【摘 要】
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机床主轴故障的形成是一个长时间历程渐进性发展的过程,为了实现主轴系统的故障预警和智能维护,需要准确提取主轴早期故障的特征。主轴的早期故障信号特征微弱难以获取,为解
【机 构】
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北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室,北京信息科技大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51275052）,北京教委科技发展重点项目,北京市自然科学基金重点资助项目（KZ201211232039）,北京市高等学校人才强教深化计划资助项目（PHR201106132）
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机床主轴故障的形成是一个长时间历程渐进性发展的过程,为了实现主轴系统的故障预警和智能维护,需要准确提取主轴早期故障的特征。主轴的早期故障信号特征微弱难以获取,为解决早期故障原始信号特征不具备良好可分性的困难,提出基于局部线性降维拓扑空间理论的主轴故障特征提取方法。该方法首先采集主轴系统的振动信号,然后对信号进行小波降噪处理并进行信号重构;用获取的重构信号构造轴心轨迹的高维流形拓扑空间,使用局部线性降维算法获得主轴系统的故障敏感特征。经过实验验证,该方法能准确地提取故障敏感特征,为判断主轴故障提供了依据。
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