基于小波降噪和EMD-SVM的加工中心主轴系统状态监测技术

摘要：

主轴系统是数控机床的重要功能部件,其运行状态直接影响机床的可靠性与加工精度.为了实现状态实时监测、故障预警和维修策略优化,针对加工中心主轴系统,设计了状态监测方案,研制和搭建了加工中心状态监测平台的硬件系统和软件系统.集成小波降噪方法和经验模态分解-支持向量机(EMD-SVM)算法对采集信号处理与分析,实现加工中心主轴系统的状态实时监测,进而对主轴系统典型故障状态进行识别与诊断.基于研制的加工中心主轴状态监测系统,进行了主轴系统皮带松动故障监测试验分析,验证其对主轴系统的典型故障状态识别的准确度.

关键词：主轴系统、状态监测、经验模态分解(EMD)、支持向量机(SVM)、故障识别

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资助基金：国家科技重大专项资助项目2014ZX04002031,2018ZX04007043;吉林省科技发展计划项目20170204007GX,20180312042ZG

在线出版日期：2019-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：47-52