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首页 > 期刊 > 机电工程技术 > 基于多信息源机床主轴轴承故障诊断研究 【正文】

基于多信息源机床主轴轴承故障诊断研究

作者:彭秋阳; 程振涛; 薛建; 郭伟科 广州市昊志机电股份有限公司; 广东广州511356; 广东省智能制造研究所; 广东广州510070

摘要:主轴轴承作为机床关键零部件,当前对其的剥落或变形故障研究较成熟,而对打滑烧伤关注较少,传统诊断方式由于后者的故障特征信号微弱而诊断效果不理想。近年部分研究者尝试引入深度学习以自动的高效的挖掘深层特征,对提升机床主轴轴承故障诊断精度的帮助有限。为改善诊断精度,通过检测不同转速下的振动及主轴磨合过程温升曲线趋势,增加了主轴轴承的故障信息量,结合深度学习,在机床主轴轴承故障诊断上取得了一定效果,为主轴轴承故障诊断提供了指导。

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机电工程技术杂志

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