| 数控机床滚珠丝杠副性能退化评估技术 |
| |
| 引用本文： | 张筱辰,高宏力,黄海凤,郭亮,张一文.数控机床滚珠丝杠副性能退化评估技术[J].计算机集成制造系统,2015,21(5). |
| |
| 作者姓名： | 张筱辰 高宏力 黄海凤 郭亮 张一文 |
| |
| 作者单位： | 西南交通大学机械工程学院,四川成都,610031 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51275426).Project supported by the National Natural Science Foundation |
| |
| 摘 要： | 为准确评估滚珠丝杠副性能的退化程度,提出基于量子遗传算法和灰色神经网络的滚珠丝杠副性能退化评估方法。以CINCINNATIV5-3000加工中心的滚珠丝杠副为研究对象,设计了丝杠在线监测系统,利用动态聚类数据处理技术对采集的海量数据进行预处理,提取信号的时域、频域及时频域特征,通过主分量分析方法压缩特征数量,构建了丝杠振动信号特征向量,采用量子遗传算法优化灰色神经网络的初始化参数,将特征向量输入到灰色神经网络进行训练,进而得到丝杠性能退化模型。实践运行结果表明,所建立的丝杠性能退化模型能够有效评估数控机床的丝杠的性能,研究成果具有重要的工业推广价值。
|
| 关 键 词： | 丝杠 性能 灰色神经网络 遗传算法 量子 |
Performance degradation assessment technology for screw of NC machine tool |
| |
| ZHANG Xiao-chen,GAO Hong-li,HUANG Hai-feng,GUO Liang,ZHANG Yi-wen.Performance degradation assessment technology for screw of NC machine tool[J].Computer Integrated Manufacturing Systems,2015,21(5). |
| |
| Authors: | ZHANG Xiao-chen GAO Hong-li HUANG Hai-feng GUO Liang ZHANG Yi-wen |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | screws performance grey neural network genetic algorithms quantum |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
