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針對(duì)機(jī)床主軸狀態(tài)直接影響加T產(chǎn)品精度及刀具壽命的問題，對(duì)加T過程巾的主軸故障狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)進(jìn)行了研究，提出了一種基于虛擬儀器的旋轉(zhuǎn)機(jī)械主軸故障在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)以主軸振動(dòng)、轉(zhuǎn)速及溫度為監(jiān)測(cè)信號(hào)，采用了時(shí)域分析、頻域分析和小波包分析相結(jié)合的信號(hào)處理技術(shù)，提取了能反映主軸運(yùn)行狀態(tài)的特征參數(shù)，建立了基于模糊C均值聚類算法的主軸故障識(shí)別模型，通過計(jì)算當(dāng)前故障特征參數(shù)與模型rf1已知狀態(tài)的隸屬度來(lái)判斷主軸狀態(tài)；最后，采用了基于虛擬儀器技術(shù)的LabVIEW軟件作為編程工具，設(shè)計(jì)了一套旋轉(zhuǎn)機(jī)械主軸故障在線監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)軟件，并在實(shí)際機(jī)床中進(jìn)行了理論驗(yàn)證和實(shí)例驗(yàn)證。研究結(jié)果表明，該系統(tǒng)可在線實(shí)時(shí)識(shí)別主軸的沖擊、摩擦、松動(dòng)、不平衡等故障，具有速度快、效率高的特點(diǎn)，平均準(zhǔn)確率達(dá)99%。
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