基于多信息源机床主轴轴承故障诊断研究

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。