【摘 要】
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数控机床作为工作母机在机械制造领域得到了广泛应用,而主轴系统是机床的核心部件之一,其健康状态直接影响机床整体加工性能。因此开展机床主轴系统健康状态监测、健康状态评价,识别早期故障征兆与故障诊断的相关分析与研究,对保证机床加工精度和加工质量具有重大意义。本文主要研究机床工作过程中主轴系统输出的振动信号与主轴系统健康状态之间的关联关系,并建立健康诊断分析模型,对数控机床主轴系统实施健康诊断。主要研究内
【基金项目】
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青海省科技厅项目“基于机器学习高端数控机床健康诊断数理模型分析与研究（2020-ZJ-740）”；
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数控机床作为工作母机在机械制造领域得到了广泛应用,而主轴系统是机床的核心部件之一,其健康状态直接影响机床整体加工性能。因此开展机床主轴系统健康状态监测、健康状态评价,识别早期故障征兆与故障诊断的相关分析与研究,对保证机床加工精度和加工质量具有重大意义。本文主要研究机床工作过程中主轴系统输出的振动信号与主轴系统健康状态之间的关联关系,并建立健康诊断分析模型,对数控机床主轴系统实施健康诊断。主要研究内容如下:（1）分析影响主轴系统健康状态的因素,研究主轴系统工作时输出的状态信号,通过对比发生故障时状态信号的表现形式,提出了基于振动信号的主轴系统健康诊断方法。（2）对主轴系统在健康与异常状态下的振动特性展开分析与研究,针对主轴系统输出的振动信号提出一种VMD-MWPE的信号处理与特征提取方法,并设计实验采集实验数据验证了该信号处理与特征提取方法的有效性。（3）建立振动信号特征信息与主轴系统状态之间的关联关系模型,使用SVM模型对特征信息识别判断。为了提高判断的精确度,又引入了粒子群优化算法（PSO）对SVM的参数进行优化。通过实验数据对所建模型进行验证,结果表明,PSO-SVM诊断模型识别判断准确率高且相对稳定。（4）利用Python搭建了数控机床健康诊断综合分析平台,设计了系统的总体架构、数据采集模块、数据处理模块、诊断服务模块、人机交互界面等。该平台可实现对数控机床的动态监控、故障分析、状态数据显示及信息的发布与预警功能。
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