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作者：黄立基;刘畅;王熙;刘韬;王森;
单位：昆明理工大学机电工程学院;云南省先进装备智能制造技术重点实验室;
摘要：滚珠丝杠副作为数控机床进给系统的核心部件，对其进行故障诊断研究具有重要的意义。针对数控机床存在运行工况与加工工艺耦合导致稳态信号难以提取，以及外置传感器安装受限于结构空间导致数据采集难以有效开展等问题，提出了一种跨位置模式识别的滚珠丝杠副故障诊断方法。首先，提出转速趋势识别的多物理量信号稳态数据提取方法，快速获得稳态数据，消除加工工况变化对后续分析的影响。然后，提出一种改进小波卷积的深度迁移学习方法，通过跨位置模式识别实现故障诊断。最后，采用滚珠丝杠副故障模拟试验台数据进行方法验证，其故障识别平均准确率达到了97.19%以上。结果表明，该研究对复杂工况下数控机床故障诊断与智能运维提供了一种新的方法和思路。
关键词：滚珠丝杠副;;模式识别;;迁移学习;;故障诊断
基金资助：云南省重大科技专项（202202AC080003）
