數(shù)控機床主軸健康狀況評價方法研究.pdf

1、隨著制造業(yè)的迅猛發(fā)展，數(shù)控機床在制造業(yè)中扮演的角色越來越重要。其發(fā)生故障的概率也大大增加，發(fā)生故障就意味著損失，所以對機床進行健康狀況評價就變得非常有意義。
　　本文研究了一種基于主軸電流與主軸振動信號特征提取及信號綜合處理方法，并將該綜合方法應用于機床加工過程中運行健康狀況的評價，完成的具體工作如下：
　　首先，利用小波包分解對機床主軸電流與主軸振動信號進行多層次分解，并且將最底層的信號的能量值作為基礎(chǔ)特征，利用費舍爾判別

2、分析，主成分分析和改進K均值算法等數(shù)據(jù)挖掘算法對基礎(chǔ)特征作進一步的提取。
　　其次，采用邏輯回歸的方法對已提取的特征信息進行健康評價模型訓練，并通過迭代求平均的方法將邏輯回歸算法進行改進。最終形成多狀態(tài)的回歸模型。
　　最后，在XHK715加工中心上進行了實驗研究，通過對不同組態(tài)的實驗進行訓練和驗證。實驗結(jié)果表明健康模型的有效性，且訓練狀態(tài)越多，模型的準確性越高，健康評價的結(jié)果也就越精確。
　　本文通過理論推導和實驗驗