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题名基于多源信息融合的数控机床不停机诊断研究
被引量：4
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作者
刘丽冰
李曼
李莉
盖立亚
杨泽青
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机构
河北工业大学机械工程学院
沈阳机床(集团)有限责任公司
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2016年第8期109-115,共7页
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基金
河北省科技计划项目(16211803D)
国家自然科学基金资助项目(51305124)
河北省自然科学基金资助项目(E2014202068)
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文摘
面向数控机床高速、高加速度、高精度加工及安全生产要求,提出了一种新的智能化不停机诊断方法,采用离线分析与内外置传感器的在线监测相结合的方法,通过多源特征信息融合,实现CNC性能劣化类故障不停机诊断。首先,分析CNC机床故障工况特征,通过构建数字样机离线分析模型,采用模态动能法实现了数控机床加速度传感器优化布置;其次,采用神经网络模型和D-S证据理论相结合,实现内外置传感器多源信息分级融合;最后,实验验证了加速度传感器布局的合理性。
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关键词
CNC装备
数字样机分析技术
在线监测
信息融合
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Keywords
CNC equipments
analysis of digital prototyping technology
on-line monitoring
information fusion
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分类号
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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