主軸系統(tǒng)狀態(tài)流形空間融合演變趨勢預(yù)測方法研究.pdf

1、生產(chǎn)發(fā)展的高需求推動了科學(xué)與技術(shù)的進步，加速了電子、計算機、信號檢測與處理、網(wǎng)絡(luò)通訊以及控制等多學(xué)科的發(fā)展。在機械制造加工領(lǐng)域，高檔數(shù)控機床成為制造業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備，機床的主軸系統(tǒng)對加工零件的精度、質(zhì)量和壽命起決定作用。利用以計算機、信號處理等多學(xué)科為基礎(chǔ)的多傳感器及多空間域融合技術(shù)進行主軸系統(tǒng)狀態(tài)趨勢預(yù)測，能夠有效的提高預(yù)測精度，減少損失，為實現(xiàn)科學(xué)維護提供技術(shù)支持。本文主要以高檔數(shù)控機床主軸系統(tǒng)為研究對象，監(jiān)測主軸在空載和加載等不同運行

2、條件下主軸電機三相電流信號和靠近軸端的振動信號，利用提升小波對信號進行降噪，對主軸電流進行原始融合，并對電流、振動信號進行時域、頻域及時-頻域等多空間域分析，對特征參量進行計算，分別構(gòu)建多源融合信號多域融合高維空間。采用流形學(xué)習方法提取高維流形空間的低維嵌入流形，并以此為基礎(chǔ)，對狀態(tài)識別和預(yù)測方法進行研究。主要完成的工作有:
　　(1)以數(shù)控機床主軸系統(tǒng)三相電流信號和振動信號為研究對象，觀察了信號在主軸特定運行條件和狀態(tài)下的變化趨

3、勢和特點，通過研究特定運行條件下其融合高維空間的低維嵌入流形的變化特點，提出了基于距離判據(jù)和流形差異度參數(shù)的狀態(tài)量化識別方法，并通過實驗信號驗證了方法的正確性。
　　(2)分析了流形差異度和增量流形相似度參數(shù)的優(yōu)缺點，以增量流形為基礎(chǔ)，構(gòu)建增量流形序列，研究了增量流形序列變化的特點和規(guī)律，用最小二乘法確定經(jīng)驗公式并求解，進行單步預(yù)測。提出設(shè)置多級序列帶寬實現(xiàn)預(yù)測預(yù)警的思路。進行主軸電機電流測試，對實驗數(shù)據(jù)進行了原始融合及多域空間分