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基于EEMD-BP神经网络的车床主轴振动故障诊断
摘要：车床主轴振动故障对加工精度和设备寿命都会产生不良影响。本论文提出了一种基于经验模态分解（EEMD）和BP神经网络的故障诊断方法。首先，利用EEMD对车床主轴振动信号进行分解，得到一系列本征模态函数（IMF）。然后，通过特征提取和选择，将振动信号的统计特征作为输入，BP神经网络作为分类器。实验结果表明，该方法能够有效地诊断车床主轴振动故障，对于提高车床运行的稳定性和可靠性具有重要意义。
关键词：车床主轴；振动故障；经验模态分解；BP神经网络
1.引言
车床主轴是机床加工过程中的关键部件之一。由于长时间、高强度的工作，车床主轴容易出现振动故障，导致加工精度下降、工件表面质量差等问题。因此，对车床主轴振动故障进行及时准确的诊断具有重要意义。
2.相关研究
目前，车床主轴振动故障诊断方法主要分为基于传统特征提取和分类器的方法以及基于深度学习的方法。传统方法中，常用的特征包括时域统计特征、频域统计特征等。分类器包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）等。然而，这些方法存在特征提取不充分、分类器性能不稳定等问题。深度学习方法能够自动学习特征和分类器，但受到数据集大小和计算资源的限制。
3.EEMD-BP神经网络方法
本论文提出的EEMD-BP神经网络方法，首先利用经验模态分解（EEMD）对车床主轴振动信号进行分解，得到一系列本征模态函数（IMF）。然后，通过对IMF的统计特征进行提取和选择，得到振动信号的主要特征。将这些特征作为输入，BP神经网络作为分类器，进行故障诊断。BP神经网络具有自学习和判断能力，能够准确判断车床主轴的振动故障类型。
4.实验结果与分析
本论文在某车床上进行了实验验证。通过实时采集车床主轴振动信号，经过EEMD分解和特征提取后，得到了包括均值、方差、峰值等特征。这些特征被用作BP神经网络的输入，通过训练和测试，实现了对振动故障的诊断。实验结果表明，该方法能够准确地识别车床主轴的振动故障类型，对于提高车床运行的稳定性和可靠性具有重要意义。
5.结论
本论文提出了一种基于EEMD-BP神经网络的车床主轴振动故障诊断方法。实验结果表明，该方法能够有效地识别车床主轴的振动故障类型，对于提高车床运行的稳定性和可靠性具有重要意义。未来的工作可以进一步优化算法，提高故障诊断的准确性和可靠性。
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