基于支持向量机的数控机床故障诊断系统研究

何恩元; 王泽星; 何其昌

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基于支持向量机的数控机床故障诊断系统研究

首发时间：2018-11-27

何恩元 ¹
何恩元（1985-），男，高级工程师，主要研究方向为工业控制自动化
王泽星 ¹ 何其昌 ²

1、上海拓璞数控科技股份有限公司
2、上海交通大学机械与动力工程学院

摘要：故障诊断对提升数控机床可靠性、降低维护成本具有重要意义。本文采用支持向量机（SVM）方法建立数控机床故障诊断系统，通过数据预处理和参数寻优提升诊断模型的准确率。运用经验模态分解（EMD）方法对采集的温度、电流与振动传感信号进行降噪声、相关性分析与特征频率提取；结合自回归模型建立支持向量机特征向量，通过分类的样本数据训练诊断模型；最后采用某大功率光纤激光加工装备验证了故障诊断系统的有效性。

关键词：数控机床故障诊断经验模态分解支持向量机特征向量

For information in English, please click here

The Research of Fault Diagnosis model of CNC machine tools based on SVM

He Enyuan ¹
何恩元（1985-），男，高级工程师，主要研究方向为工业控制自动化
Wang Zexing ¹ He Qichang ²

1、Shanghai TOP Numerical Control Technology Co.,Ltd, Shanghai, 201111
2、School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiaotong University, 200240

Abstract：The fault diagnosis is of great significance to improve the reliability of CNC machine tools and reduce maintenance costs. The paper uses the Support Vector Machine (SVM) method to establish a fault diagnosis model for CNC machine tools, and improves the accuracy of the model through data preprocessing and parameter optimization. Using the Empirical Modal Decomposition (EMD) method to reduce noise, correlation analysis and feature frequency extraction of the collected temperature, current and vibration signals; The feature vector of SVM is established by combining the autoregressive(AR) model, and the diagnostic model is trained by the classified sample data; Finally, the effectiveness of the fault diagnosis model is verified by a high-power fiber laser processing equipment.

Keywords： CNC Fault diagnosis EMD SVM, Feature vector

基金：

1. 高档数控机床与基础制造装备科技重大专项（2015ZX04002102）

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何恩元，王泽星，何其昌. 基于支持向量机的数控机床故障诊断系统研究[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2018-11-27]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201811-110.

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论文编号	201811-110
论文题目	基于支持向量机的数控机床故障诊断系统研究
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