【摘 要】
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为提高精密机床主轴检测的准确性,提出了一种基于电流的主轴性能退化评估方法.建立了主轴性能退化模型,使主轴状态便于监测和评估.首先采用小波包阈值对电流信号进行去噪处理
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室,北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575055);国家部委重大专项资助项目(2015ZX04001002)
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为提高精密机床主轴检测的准确性,提出了一种基于电流的主轴性能退化评估方法.建立了主轴性能退化模型,使主轴状态便于监测和评估.首先采用小波包阈值对电流信号进行去噪处理,对去噪后的电流信号提取时频域特征量,构造多域特征空间.然后利用主成分分析法(PCA)进行数据降维,用降维后的样本进行支持向量机回归建模.采用粒子群算法(PSO)对支持向量机模型进行参数优化,以获得最优性能退化模型.将该模型应用于主轴实验台主轴性能退化评估,实验结果表明该方法原理正确,可以准确评价主轴性能.
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