数控折弯机关键部位的健康状态评估方法研究

【目的】提高数控折弯机发生故障的检修效率,降低运维成本。【方法】针对数控折弯机关键部位易出现松动及磨损故障问题,提出基于智能算法的健康状态监测与评估方法。通过有限元辅助手段确定传感器测点,利用传感器采集不同模拟故障等级下的关键部位振动信号,对信号进行清洗和滤波,提取其时频域特征值作为故障诊断参数,通过测试计算建立故障数据库,融合智能分类算法对其进行调参训练,并通过实例试验证明算法的有效性和普适性。【结果与结论】预测准确度均可达到97%以上,其预测的稳定性和普适性较高。