振动与冲击

作者：王刚，陈捷,，洪荣晶,，王华,

单位：1.南京工业大学机械与动力工程学院，南京 211800；2.江苏省工业装备数字制造及控制技术重点实验室，南京 211800

关键词：数控转台；隐马尔科夫模型；粒子滤波算法；定位精度；剩余寿命

<div style="line-height: 150%">针对数控转台精度衰退状态缺乏有效的评估方法的问题，提出一种数控转台重复定位精度衰退趋势预测模型，该模型结合了隐马尔科夫（Hidden Markov Model, HMM）算法和粒子滤波（Particle Filtering, PF）算法，其中粒子滤波算法使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）优化了初始参数。选择了从数控转台精度衰退加速寿命试验中获得的振动信号作为研究数据。首先，通过聚合经验模态与主成分分析（EEMD-PCA）算法对原始信号降噪,并提取含有故障特征的信号进行信号重构；然后，使用统计特征量作为观察值训练获得HMM模型，对数控转台精度衰减做出早期诊断，并由此获得数控转台精度健康状态指标；最后，使用粒子滤波算法建立数控转台精度衰退预测模型，并预测精度的剩余寿命。在以第50组数据为预测起始点时，预测的剩余寿命为21，实际测量的结果为17，相差4，比较接近。综合分析模型计算与试验测量的结果表明，该模型可有效地预测数控转台精度的变化趋势和剩余寿命。</div> <div style="line-height: 150%">&nbsp;</div>

来源：2018年第6期

《振动与冲击》期刊编辑部

查看振动与冲击杂志2018年第6期