数控磨床主轴轴承的状态预测

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综合小波降噪理论和混沌理论的优势,提出基于小波降噪的混沌预测模型,以解决概率分布未知的数控磨床主轴轴承摩擦力矩的状态预测问题。试验研究表明,数控磨床主轴轴承的摩擦力矩具有混沌特性,基于小波降噪的混沌预测模型能够有效地预测轴承摩擦力矩,预测值和试验值误差很小,预测的最大相对误差为2.03%,平均相对误差为0.77%。 Based on the advantages of wavelet denoising theory and chaos theory, a chaotic prediction model based on wavelet denoising is proposed to solve the state prediction problem of friction torque of spindle grinder with unknown probability distribution. The experimental results show that the friction torque of the spindle of NC grinder is characterized by chaos. The chaotic prediction model based on wavelet denoising can predict the bearing friction moment effectively. The prediction error and test value are very small. The maximum relative error is 2.03% The relative error is 0.77%.
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