【摘 要】
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为了揭示数控机床主轴系统性能退化规律,准确评估主轴系统性能退化程度,采用动态模糊神经网络建立主轴系统性能退化模型。采用小波包对信号进行分解与重构,实现小波包去噪和
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为了揭示数控机床主轴系统性能退化规律,准确评估主轴系统性能退化程度,采用动态模糊神经网络建立主轴系统性能退化模型。采用小波包对信号进行分解与重构,实现小波包去噪和频段分解,以小波包功率谱作为信号特征。通过融合振动信号、电流信号和声发射信号,利用动态聚类的数据预处理方法简化数据,采用滑动窗遗忘法与梯度下降法相结合训练评估模型,改善评估动态特性。仿真结果表明,性能退化评估结果准确,满足制定备件计划和主动维护的需要,具有工业推广价值。
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