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摘要
滚珠丝杠副的正常运行对于保持数控机床稳定性和加工性能具有重要意义。因此，滚珠丝杠副的性能衰退过程评估在健康管理工作中显得尤为必要。考虑到滚珠丝杠副运动的往复性，振动信号的非平稳性和非线性，常规特征提取方法难以直接提取其准确特征。研究了利用数据分段，模糊熵、典型时域特征流形距离进行滚珠丝杠副健康评估的方法。首先，针对原始振动信号进行数据分段处理，区分出滚珠丝杠副滑块正反向运行数据。其次，对分段后同一方向数据提取原始信号的模糊熵和典型时域特征进行多特征融合，构建特征空间。再次，将提取特征归一化计算正常数据与样本数据的流形距离。最后，将流形距离转换成置信值，从而得到滚珠丝杠副的健康程度。试验结果表明，所采用评估方法能够有效评估滚珠丝杠副的性能，为其视情维修提供依据。
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