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摘要
为了能够更加充分地表征振动信号在时域、频域、时频域等多特征参数与滚珠丝杠副润滑失效状态的线性关系,提高滚珠丝杠副润滑失效故障诊断的准确率,提出了基于KPCA和SVM的滚珠丝杠副润滑失效故障诊断模型。提取了滚珠丝杠副在3种润滑状态和5种转速下的振动信号特征,构建了润滑特征混合域特征集,并按照累计贡献率大于90%的标准对特征集进行核主元分析,将筛选出的能够反映滚珠丝杠副润滑失效故障特性的主元作为主要特征量,最后将筛选出的主要特征量输入支持向量机(SVM)内进行训练测试,并在同一转速的条件下作对比试验。结果显示:利用核主元分析法进行主元提取能够有效降低原始数据的维度,并提高模型诊断的准确率;当电机转速为100 rpm时,所建立的基于KPCA和SVM的滚珠丝杠副润滑失效故障诊断模型的诊断准确率高于其他转速下的诊断准确率,准确率为93.33%;这说明该方法在对滚珠丝杠副润滑状态进行诊断时,通过控制电机转速可有效提高诊断的准确率。
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