机械设计与制造
機械設計與製造
궤계설계여제조
MACHINERY DESIGN & MANUFACTURE
2012年
8期
159-161
,共3页
数控机床%关键部件%故障预警%EMD%HMM
數控機床%關鍵部件%故障預警%EMD%HMM
수공궤상%관건부건%고장예경%EMD%HMM
针对目前高档数控机床的故障只能在发生后被动维修,不能在故障发生前维修故障.提出了基于经验模态分解方法(EMD)和隐马尔科夫模型(HMM)的数控机床关键部件在线故障预警模型.通过采集分析部件运行时的信号,通过EMD进行信号分析选取合适的分量然后提取特征向量,当数据库收集500组数据时对预警模型进行一次迭代训练,如此循环.最终形成一个能比较好的表达该部件完整特性的故障预警模型.模型训练完毕后,部件的实时信号通过特征向量形式输入故障预警模型中进行计算,通过计算概率来判断部件当前所处的状态,在故障发生前进行预警.
針對目前高檔數控機床的故障隻能在髮生後被動維脩,不能在故障髮生前維脩故障.提齣瞭基于經驗模態分解方法(EMD)和隱馬爾科伕模型(HMM)的數控機床關鍵部件在線故障預警模型.通過採集分析部件運行時的信號,通過EMD進行信號分析選取閤適的分量然後提取特徵嚮量,噹數據庫收集500組數據時對預警模型進行一次迭代訓練,如此循環.最終形成一箇能比較好的錶達該部件完整特性的故障預警模型.模型訓練完畢後,部件的實時信號通過特徵嚮量形式輸入故障預警模型中進行計算,通過計算概率來判斷部件噹前所處的狀態,在故障髮生前進行預警.
침대목전고당수공궤상적고장지능재발생후피동유수,불능재고장발생전유수고장.제출료기우경험모태분해방법(EMD)화은마이과부모형(HMM)적수공궤상관건부건재선고장예경모형.통과채집분석부건운행시적신호,통과EMD진행신호분석선취합괄적분량연후제취특정향량,당수거고수집500조수거시대예경모형진행일차질대훈련,여차순배.최종형성일개능비교호적표체해부건완정특성적고장예경모형.모형훈련완필후,부건적실시신호통과특정향량형식수입고장예경모형중진행계산,통과계산개솔래판단부건당전소처적상태,재고장발생전진행예경.
