基于支持向量机的卧式加工中心丝杠剩余寿命预测
丝杠是影响数控机床加工精度的重要功能部件,研究其性能退化趋势和剩余寿命是非常重要的.利用数采设备实时监测某卧式加工中心X轴丝杠电流信号,采用皮尔逊相关系数,选择反映丝杠寿命变化趋势的关键特征.基于SVM回归方法,建立丝杠电流多特征值和剩余寿命(剩余加工零件数)之间的回归预测模型,并与BP神经网络模型进行了对比分析,结果显示SVM模型能够很好的预测丝杠的剩余寿命,同时具有很好的泛化能力.该方法适合于对设备进行信号监测和采集的同时,根据实测的信号进行关键部件的剩余寿命预测.
卧式加工中心 丝杠 剩余寿命预测 支持向量机
武滢 李斌 阳雪峰 丁素宝
华中科技大学国家数控系统工程技术研究中心,湖北武汉430074
国内会议
第五届全国智能制造学术会议(NCIM2016)暨智能制造专业委员会2016年度工作会议
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2016-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）