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基于振动信号的数控机床丝杠副性能退化研究

黄海凤 高宏力 许明恒 张筱辰 王耀琦 王振刚

黄海凤, 高宏力, 许明恒, 张筱辰, 王耀琦, 王振刚. 基于振动信号的数控机床丝杠副性能退化研究[J]. 机械科学与技术, 2013, 32(5): 631-635.
引用本文: 黄海凤, 高宏力, 许明恒, 张筱辰, 王耀琦, 王振刚. 基于振动信号的数控机床丝杠副性能退化研究[J]. 机械科学与技术, 2013, 32(5): 631-635.
Huang Haifeng, Gao Hongli, Xu Mingheng, Zhang Xiaochen, Wang Yaoqi, Wang Zhengang. The Performance Degradation Based on the Vibration of NC Machine Tool Screw Pair[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2013, 32(5): 631-635.
Citation: Huang Haifeng, Gao Hongli, Xu Mingheng, Zhang Xiaochen, Wang Yaoqi, Wang Zhengang. The Performance Degradation Based on the Vibration of NC Machine Tool Screw Pair[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2013, 32(5): 631-635.

基于振动信号的数控机床丝杠副性能退化研究

基金项目: 

国家自然科学基金项目(51275426)

西南交通大学校基金项目(2008B13)资助

详细信息
    作者简介:

    黄海凤(1976-),讲师,博士研究生,研究方向为智能诊断与故障预警,hlonghaifeng@163.com

The Performance Degradation Based on the Vibration of NC Machine Tool Screw Pair

  • 摘要: 为研究数控机床丝杠副性能退化机理,对丝杠副性能进行评估。首先采用小波包对丝杠副螺母座、轴承座的振动信号进行分解,提取小波包分解后的各阶功率谱作为特征参数,分析丝杠进给速度、切削深度对丝杠副振动特性的影响。利用BP神经网络建立丝杠副性能退化评估模型。通过振动信号、电机驱动电流信号、进给速度、切削深度以及加工方案等评估丝杠副性能退化状态,实验证明该性能退化评估模型准确率较高。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-11-30
  • 刊出日期:  2015-06-10

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