【摘 要】
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电主轴是数控机床的关键部件,当电主轴出现故障时,将影响机床整体运行的安全性和可靠性。因此,开展对电主轴故障诊断的研究具有重要意义。本文对电主轴进行了分析研究,对采集到的数控滚齿机电主轴振动信号,分别采用传统的故障诊断方法和基于深度学习的故障诊断方法进行研究。主要研究内容如下:（1）搭建电主轴故障诊断实验平台,在此基础上进行电主轴故障诊断实验,获得三种类型的电主轴振动信号,并对振动信号作了初步的分析
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划项目“全直驱高速高精密车滚复合数控机床装备”,项目编号:2019B090918003
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电主轴是数控机床的关键部件,当电主轴出现故障时,将影响机床整体运行的安全性和可靠性。因此,开展对电主轴故障诊断的研究具有重要意义。本文对电主轴进行了分析研究,对采集到的数控滚齿机电主轴振动信号,分别采用传统的故障诊断方法和基于深度学习的故障诊断方法进行研究。主要研究内容如下:（1）搭建电主轴故障诊断实验平台,在此基础上进行电主轴故障诊断实验,获得三种类型的电主轴振动信号,并对振动信号作了初步的分析。（2）运用奇异值分解对电主轴原始振动信号进行降噪,对降噪信号进行变分模态分解,再把分解后的本征模态函数能量作为特征量,最后将所提取特征量输入到BP神经网络进行分类,结果表明该故障诊断方法对电主轴信号的识别效果良好,识别准确率达93%。（3）传统的故障诊断方法依赖于人工特征提取,针对这种方法造成的故障诊断效果不确定的问题,提出基于膨胀卷积胶囊网络（DCCN）的电主轴故障诊断方法。首先对原始振动信号进行短时傅里叶变换得到时频图,以时频图作为DCCN的输入进行分类,结果表明DCCN相对于传统的故障诊断方法表现出了更好的性能,对电主轴信号的识别准确率达到99.55%。（4）为解决电主轴故障诊断中类别不平衡的问题,提出了基于CCGAN-DCCN的电主轴故障诊断方法。利用基于卷积的条件生成对抗网络（CCGAN）模型对类别不平衡的时频图数据集进行扩充,然后分别将扩充前后的时频图数据集输入到DCCN进行训练,接着使用各自训练的DCCN模型识别时频图测试集,对比两者的识别准确率。结果表明使用数据扩充后的数据集训练的DCCN对测试集具有更高的识别准确率。
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