论文摘要
主轴轴承作为机床关键零部件,当前对其的剥落或变形故障研究较成熟,而对打滑烧伤关注较少,传统诊断方式由于后者的故障特征信号微弱而诊断效果不理想。近年部分研究者尝试引入深度学习以自动的高效的挖掘深层特征,对提升机床主轴轴承故障诊断精度的帮助有限。为改善诊断精度,通过检测不同转速下的振动及主轴磨合过程温升曲线趋势,增加了主轴轴承的故障信息量,结合深度学习,在机床主轴轴承故障诊断上取得了一定效果,为主轴轴承故障诊断提供了指导。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 彭秋阳,程振涛,薛建,郭伟科
关键词: 机床主轴轴承,故障诊断,多信息源
来源: 机电工程技术 2019年08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: 广州市昊志机电股份有限公司,广东省智能制造研究所
基金: 2017年度国家重大研发计划项目(编号:2017YFF0107500),广东省科技计划项目(编号:2015B010136005,2016B090918121,2018A050506057),广州市科技计划项目(编号:201807010023)
分类号: TG659
页码: 4-8
总页数: 5
文件大小: 3810K
下载量: 230
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