1主轴部件 1.1维护特点 数控机床主轴部件是影响机床加工精度的主要部件,它的回转精度影响工件的加工精度;它的功率大小与问转速度影响加工效率;它的自动变速、准停和换刀等影响机床的自动化程度

数控机床中的伺服系统取代了传统机床的机械传动,这是数 控机床重要特征之一。由于伺服系统包含了众多的电子电力器 件,并应用反馈控制原理将它们有机地组织起来,因此在一定意 义上,伺服系统的高性能和高可靠性决定了整台数控机床的性能 和可靠性 驱动系统与CNC位置控制部分构成位置伺服系统

由于电气驱动替代了机械传动,使得数控机床的机械结构较 传统机床的机械结构简单,但机床组件的精度提高了,对维护提 出了更高要求。同时,数控机床机械维护的面更广,除了主轴、 导轨和丝杠外,还有刀库及换刀装置、液压和气功系统等

由PLC程序设计者自行定义,如在 SINUMERIK810数控系统 中,机床侧的某一开关信号通过IO端子板输入至I/O模块 中,参阅图0-1所示。设该开关信号用1102来定义,在软键功 能 DIAGNOSIS的 PLC STATUS状态下,通过观察IBl0的第 2位“0”或“1”来获知该开关信号是否有效 11.2PLC至机床 PLC控制机床的信号通过PLC的开关量输出接口送到机床 侧,所有开关量输出信号的含义及所占用PLC的地址均可由 PLC程序设计者自行定义

进给伺服系统由各坐标轴的进给驱动装置、位置检测装置及 机床进给传动链等组成,进给伺服系统的任务就是要完成各坐标 轴的位置控制。数控系统根据输入的程序指令及数据,经插补运 算后得到位置控制指令,同时,位置检测装置将实际位置检测信 号反馈于数控系统,构成全闭环或半闭环的位置控制。经位置比 较后,数控系统输出速度控制指令至各坐标轴的驱动装置,经速 度控制单元驱动伺服电动机带动滚珠丝杠传动进行进给运动

针对大型齿轮箱低速轴故障信息难以提取的问题,采用小波分析方法对故障数据进行处理以实现信号在时/频域的局域性分析,将其无冗余、无泄漏地分解到一组具有紧支撑性的小波基上.文中采用小波分层突变系数作为判别故障隐患的特征值,并对该特征值进行趋势分析.结果表明:小波变换能有效捕捉冲击信号的时域特征和故障发生的时间历程,用小波分层突变系数所做的趋势图能有效地预测故障发展趋势,避免突发故障

一、硬件的整体认识,包括主板、中央处理器(CPU)、内存、显卡、硬盘的参数及指标配置 二、机器硬件的组装; 三、常见软硬件故障的检测和排除;

基于最优分类线的概念,提出了一种新的模式识别分类器构建方法——判别域界面几何法.该方法利用BP神经网络的高度非线性,将模式类样本数据从高维输入空间映射至二维判别域空间后,采用多边形中轴提取方法,构造模式类间隙多边形的中轴线,延伸至整个二维判别域空间,生成模式类决策边界.以铁路货车车轮用双列圆锥滚子轴承的故障诊断为例,介绍了判别域界面几何法的应用过程.结果表明,判别域界面几何法能在二维判别域空间上给出各不同故障模式类之间明确的界限,这就给操作者直观判断故障模式类别提供了条件

提出一种基于峭度能量的谱相关分析方法.它利用每个循环频率切片的峭度值来衡量该循环频率的调制能力,并以此作为加权因子进行循环频率的能量累积,最终实现故障特征的有效提取.相对于传统的谱相关分析方法,本文方法降低了信号中多倍频谐波对故障特征频率的干扰,能更清晰准确地提取出故障频率特征.利用传统的谱相关分析方法、本文方法和共振解调三种方法对仿真信号、低速重载试验台的滚动轴承外圈故障信号进行分析,证明了本文方法的有效性

针对高炉故障诊断系统快速性和准确性的要求，提出基于全局优化最小二乘支持向量机的策略.首先，采用变尺度离散粒子群对最小二乘支持向量机的参数和故障特征的选取进行优化；然后，利用核主元分析法对选取的特征向量进行压缩整理；最后，构造了以Fisher线性判别率为标准的启发式纠错输出编码.仿真结果表明，通过对故障训练样本有意义地分割重组，用较少的最小二乘支持向量机分类器，得到较高的故障判断准确率且增强了整个系统的实时性