基于多信息源機床主軸軸承故障診斷研究
作者：彭秋陽; 程振濤; 薛建; 郭偉科 廣州市昊志機電股份有限公司; 廣東廣州511356; 廣東省智能制造研究所; 廣東廣州510070
摘要：主軸軸承作為機床關鍵零部件,當前對其的剝落或變形故障研究較成熟,而對打滑燒傷關注較少,傳統(tǒng)診斷方式由于后者的故障特征信號微弱而診斷效果不理想。近年部分研究者嘗試引入深度學習以自動的高效的挖掘深層特征,對提升機床主軸軸承故障診斷精度的幫助有限。為改善診斷精度,通過檢測不同轉(zhuǎn)速下的振動及主軸磨合過程溫升曲線趨勢,增加了主軸軸承的故障信息量,結合深度學習,在機床主軸軸承故障診斷上取得了一定效果,為主軸軸承故障診斷提供了指導。
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機電工程技術雜志
機電工程技術雜志， 月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、學會動態(tài)、雜志動態(tài)、研究與開發(fā)、自動化與智能、電力與電網(wǎng)、診斷與改進等。于1971年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。
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