论文摘要
主轴系统是数控机床的重要功能部件,其运行状态直接影响机床的可靠性与加工精度。为了实现状态实时监测、故障预警和维修策略优化,针对加工中心主轴系统,设计了状态监测方案,研制和搭建了加工中心状态监测平台的硬件系统和软件系统。集成小波降噪方法和经验模态分解-支持向量机（EMD-SVM）算法对采集信号处理与分析,实现加工中心主轴系统的状态实时监测,进而对主轴系统典型故障状态进行识别与诊断。基于研制的加工中心主轴状态监测系统,进行了主轴系统皮带松动故障监测试验分析,验证其对主轴系统的典型故障状态识别的准确度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李国发,王大川,张新戈,杜乐,董精华
关键词: 主轴系统,状态监测,经验模态分解,支持向量机,故障识别
来源: 航空制造技术 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 吉林大学机械工业数控装备可靠性技术重点实验室,北京北一机床股份有限公司
基金: 国家科技重大专项资助项目(2014ZX04002031,2018ZX04007043),吉林省科技发展计划项目(20170204007GX,20180312042ZG)
分类号: TG659
DOI: 10.16080/j.issn1671-833x.2019.06.047
页码: 47-52
总页数: 6
文件大小: 1295K
下载量: 116
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