【摘 要】
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论文针对目前数控机床主轴和进给系统的故障处理现状,改变以往故障自诊断处理模式,将机内测试技术(BIT)引入到数控机床故障检测和故障预测中,首先采用故障模式及影响分析法(F
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论文针对目前数控机床主轴和进给系统的故障处理现状,改变以往故障自诊断处理模式,将机内测试技术(BIT)引入到数控机床故障检测和故障预测中,首先采用故障模式及影响分析法(FMEA)对数控机床各类故障进行深入分析,并按照FMEA硬件法对故障进行分类,得到关键部件故障模式；采用专家调查表的方式确定了各个故障的严重度、频度、探测度；最后引入模糊综合评判理论对风险顺序数(RPN)进行等级隶属度划分,建立二级模糊评判模型,对主轴系统和进给系统的机械类故障进行了定量分析,验证了模糊综合评判和FMEA对数控机床机械类故障综合分析的有效性；其次采用遗传算法的数控机床故障传感器选择优化,并建立了测试选择优化问题数学模型；最后针对数控机床主轴系统轴承,进行振动信号采集,采用优化后的Morlet小波进行故障早期微弱信号去噪和特征增强,完成故障预测。通过现场数据采集进行试验验证,本文提出的的方法不仅可以减少故障检测时间,而且可以缩短故障维修时间,对降低维修人员的技术要求和提供视情维修的相关故障信息,提高数控机床执行任务的可靠性,增强数控机床的可维修性具有非常重要的意义。
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