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数控机床加工中心对应用轴承及导轨滑块健康状况监测系统设计与实现发表时间:2022-02-09 11:56 数控机床是制造业的基础工业也是战略工业,随着现代科技的进步,数控机床也在朝着高可靠性,高精度,智能化和网络化的道路上发展.在此基础上监控数控机床的健康状况以及毛病确诊和预警是完成这一目标的必然挑选. 德国·舍弗勒滚动轴承是数控机床的故障易发的关键部件.其故障振荡信号通常具有较强的非线性和非平稳性,并且由于工作环境的复杂往往还受噪声的干扰.因此国内外众多的学者对进行了研讨.各种时频办法及其改善办法不断被提出,深度学习也被逐渐应用到滚动轴承故障病的确诊中来,使得确诊的准确率不断提高,智能性也不断增强. 但随着工业大数据年代的降临,机械健康状况的监测也进入了大数据年代,带来新的机遇与应战.本文以数控机床滚动轴承为研讨目标,从滚动轴承故障产生的原因及振荡特征分析下手,对各种时频分析办法做了比较,并将传统的时频分析办法与深度卷积神经网络有机结合,即EEMD与VMD同卷积神经网络结合的滚动轴承健康状况确诊办法.该办法既能够发挥EEMD与VMD在处理非线性非平稳信号的优势,又能够充分发挥深度卷积神经网络在毛病特征自提取的强壮能力,适应大数据毛病确诊的需求,避免了人为特征的挑选,增强了特征提取的智能性,是一种端到端的滚动轴承健康状况确诊的办法.该办法对CWRU滚动轴承数据集的准确率达到了99.6%.并对多类的毛病确诊办法进行了试验,并与之进行了对比分析,得出了该办法的优势.最后完成了根据该办法的滚动轴承健康状况监测系统,并对研讨成果做了总结与展望.
经常遇到的导轨有2中:硬轨,和线轨 。 硬轨,是在机床的床身、立柱等固定部件上直接加工导轨(导轨和固定部件是一体的),通过滑座和工作台或其他移动部件衔接。为确保精度,还要在导轨上刮研。 INA线性球滑块轴承和导轨组件是单轨导向系统中最广泛、最复杂的一组装置。它们可用于以下场合:具有高承载能力和刚性的线性导向系统必须以较高的运行速度和位置精度以及低摩擦水平来移动重型负载。导向系统为预加载系统,适用于较长的无限制冲程长度。 根据运行条件,其加速度值可高达150 m/s,2 并可能达到360m/min的速度。一种导向系统,包括至少一个带有滚动元件的滑架、导轨和一个或两个塑料或黄铜封闭塞。 由于滚子为圆柱形,因此RUE线性循环滚子轴承和导轨组件是具有最高承载能力和刚度的INA单轨导向系统。它们包括至少一个带有满装滚轮系统的滑架、INA导轨、滑架端面上的一体式弹性擦拭器、滑架上下两侧的密封条以及用于封闭导轨中固定孔的封闭塞。 由于线性循环滚子滑块轴承和导轨组件的支架和导轨的预加载公差很小,因此两者相互契合。经过协商,有可能使用不同组合的滑架和导轨。
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