【摘 要】
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机床主轴轴承作为机床主轴系统的重要零部件,其运行状态直接影响机床的工作情况。主轴轴承一旦出现故障,轻则造成设备停机影响生产效率,严重的会造成设备损坏甚至影响工作人员的生命安全。本文以角接触球轴承7005C为主要研究对象,该轴承常应用于磨床和精雕机等机床的电主轴上,准确评估其运行状态,识别轴承的故障形式,及时检修可以有效预防由于主轴轴承失效造成的设备故障,保证设备安全可靠运行。本论文针对机床主轴轴承
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB2004403）；
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机床主轴轴承作为机床主轴系统的重要零部件,其运行状态直接影响机床的工作情况。主轴轴承一旦出现故障,轻则造成设备停机影响生产效率,严重的会造成设备损坏甚至影响工作人员的生命安全。本文以角接触球轴承7005C为主要研究对象,该轴承常应用于磨床和精雕机等机床的电主轴上,准确评估其运行状态,识别轴承的故障形式,及时检修可以有效预防由于主轴轴承失效造成的设备故障,保证设备安全可靠运行。本论文针对机床主轴轴承的故障特征提取、故障模式识别与评估展开研究,其具体内容如下:研究机床主轴轴承故障特征自适应提取方法。针对轴承振动信号变分模态分解（VMD）效果受其模型参数（分解层数K,惩罚因子α）影响较大的问题,以样本熵为适应度函数,运用遗传算法（GA）对其进行参数优化,确定最优参数,将原始振动信号分解为多层固有模态（IMF）分量,选取有效分量进行频谱包络谱分析,提取轴承故障特征,实现机床主轴轴承故障特征的自适应提取,并应用德国帕德伯恩大学轴承数据集的轴承故障模拟数据验证了该方法的有效性。研究基于麻雀概率神经网络（SSA-PNN）的机床主轴轴承故障模式识别方法。针对概率神经网络的模型参数（平滑因子σ）对其识别精度影响较大的问题,以训练误差与测试误差之和作为适应度函数,采用麻雀搜索算法对其进行优化,得到优化后的SSA-PNN网络;在之前基于GA-VMD的自适应故障特征提取方法的基础上,提取均方根、峭度、包络熵和奇异值谱熵构建故障特征矩阵,划分训练集与测试集,代入SSA-PNN中进行故障模式识别,应用德国帕德伯恩大学轴承数据集的加速寿命试验得到的真实故障模式数据进行识别,准确率达到了93.3%验证了本文方法的有效性。研究机床主轴轴承故障模式重要度评估方法。机床主轴轴承的工作环境复杂,故障模式多种多样,基于故障模式与影响分析方法（FMEA）,结合机床主轴轴承的实际应用情况,对风险元素进行扩展,并运用粗糙集理论与云模型理论对传统FMEA方法进行改进;结合实例,综合专家与风险元素的客观、主观权重,通过偏好顺序结构评估法（PROMETHEE）实现机床主轴轴承六种故障模式的评估,其重要度排序为疲劳剥落、摩擦磨损、烧蚀、保持架损坏、锈蚀锈斑、蹭伤划伤。结合重要度评估结果与实际加工条件,在轴承套圈构造剥落、轴向划伤和周向划伤,利用试验台进行轴承动态性能试验,得到不同故障模式的振动数据,进一步验证本文方法的有效性。
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