机床相对动柔度劣化趋势预测研究

作者：王二化; 吴波; 胡友民; 杨叔子

来源：机床与液压, 2016, 44(13): 28-33.

• 相对激振法
• 相对动柔度
• 广义隐马尔科夫模型
• 重心法

在机床的连续使用过程中,其相对动柔度第一阶固有频率、最大相对动柔度、平均相对动柔度和品质系数COM均会发生不同程度的改变,因此,对机床相对动柔度劣化趋势进行预测研究就具有非常重要的意义。然而,由于机床相对激振实验会影响机床的正常使用,很难获取大量的机床相对动柔度数据。为解决实验数据的小样本问题,采用广义隐马尔科夫模型(Generalized Hidden Markov Model,GHMM)以及重心法进行机床相对动柔度劣化趋势研究。结果表明:和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)相比,GHMM具有更高的预测精度,可以很好地解决小样本问题;各个评价指标的准确预测,可以大大减少复杂的相对激振实验次数,快速地得到机床相对动柔度劣化趋势。

• 单位
  常州信息职业技术学院; 数字制造装备与技术国家重点实验室; 机电工程学院; 华中科技大学