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申请/专利权人：吉林大学;通用技术集团大连机床有限责任公司;通用技术集团机床工程研究院有限公司大连分公司
摘要：本发明公开了一种基于自适应频带解卷积的数控机床自动换刀系统早期故障检测方法，属于数控机床机械故障诊断技术领域，该方法首先利用自动换刀系统的振动监测信号构建基础矩阵和基础向量，并通过稀疏化滤波处理获得权重向量；接着，对基础矩阵和权重向量进行信号自适应频带解卷积；解卷积后，对所得结果进行频谱排序、分离与重构，以剔除频率中的干扰成分；最后，对重构信号进行包络谱分析，以提取故障特征。本发明可从原始振动监测数据中捕捉和增强早期故障特征，对干扰具有较强的鲁棒性，且能快速有效地描述自动换刀系统中伺服刀架动力头的早期故障行为；综上，本发明具有较高的效率和实用性，适用于实际工程中设备故障的监测与诊断。
主权项：1.基于自适应频带解卷积的数控机床自动换刀系统早期故障检测方法，包括如下步骤：1）利用所采集自动换刀系统的振动监测信号生成基础矩阵和基础向量；2）对基础向量进行稀疏化滤波处理得到权重向量；3）将基础矩阵和权重向量代入解卷积公式： ； 表示基础矩阵，为的转置，表示基础向量，权重向量；进行非迭代的自适应频带解卷积计算；4）在解卷积之后对信号进行频谱排序分离重构，筛除频率含量相对较低的干扰成分；5）对重构信号进行包络谱分析用于提取故障特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 通用技术集团大连机床有限责任公司 通用技术集团机床工程研究院有限公司大连分公司 基于自适应频带解卷积的数控机床自动换刀系统早期故障检测方法
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