【摘 要】
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滚珠丝杠副预紧力衰退将导致滚珠丝杠副的性能的下降,因此提出一种预紧力状态识别模型实现对预紧力状态的监测,分析了利用振动信号对预紧力变化趋势进行跟踪监测的可行性.通过试验模拟了预紧力衰退的三个阶段,采集各阶段的振动信号,利用小波包分解对不同频带上的能量信号进行提取;然后将信号能量和时域信号中部分统计量作为特征向量导入至SVM中进行训练.测试结果表明,小波包与支持向量机结合的分辨准确率达到90.84％.研究结果可用于对滚珠丝杠副预紧力衰减变化情况的跟踪,对于促进滚珠丝杠副健康状态监测方法的发展具有重大的意义.
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院,南京 210094
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滚珠丝杠副预紧力衰退将导致滚珠丝杠副的性能的下降,因此提出一种预紧力状态识别模型实现对预紧力状态的监测,分析了利用振动信号对预紧力变化趋势进行跟踪监测的可行性.通过试验模拟了预紧力衰退的三个阶段,采集各阶段的振动信号,利用小波包分解对不同频带上的能量信号进行提取;然后将信号能量和时域信号中部分统计量作为特征向量导入至SVM中进行训练.测试结果表明,小波包与支持向量机结合的分辨准确率达到90.84％.研究结果可用于对滚珠丝杠副预紧力衰减变化情况的跟踪,对于促进滚珠丝杠副健康状态监测方法的发展具有重大的意义.
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