数控机床故障预测与健康管理系统关键技术研究
为了提高数控机床的使用寿命及使用效率，研究了预测与健康管理系统的关键技术，提出了基于混合智能的数控机床故障预测和寿命评估技术，构建了长征718数控机床故障预测与健康管理系统。以丝杠副故障预测及寿命评估为研究对象，提出预测与健康管理系统关键技术应用的实施方案。采用恒模算法的频域滤波器剔除干扰噪声，通过主成分分析方法优化提取的时频域特征，利用混合模型在线构建故障及寿命预测模型。实践运行结果表明，提出的方法能够实现故障的预报和机床状态的准确评估，具有工业推广价值。
故障预测 健康管理 频域滤波器 B样条神经网络 主成分分析 数控机床 恒模算法
高宏力 刘庆杰 郭亮 赵敏 吴希曦 黄柏权 寿云
西南交通大学机械工程学院,四川成都 610031
国内会议
北京
中文
1031-1043
2010-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）