基于Stockwell变换的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承产生磨损时振动信号表现出非平稳的特点,采用继承短时傅里叶变换和小波变换优良性质的Stockwell变换特征提取方法。为解决Stockwell变换后得到的二维矩阵阶数过高问题,采用奇异值分解方法对结果进行降维,并进一步矢量化,然后构成特征矩阵。将特征矩阵分别输出至多分类支持向量机、神经网络和近邻算法模型进行训练。对比测试结果,表明多分类支持向量机在准确率和识别速度上均有优势,从而证明基于Stockwell变换的滚动轴承故障诊断方法的有效性。

Servo Guide在节拍优化上的应用

汽车行业机加工生产线具有高柔性、大批量和高速高精度的特点。高生产节拍是对生产设备的必要要求。整个加工周期分为辅助时间与加工时间。其中辅助时间和加工时间相互穿插分割成段,不易分析,要优化十分困难。介绍了一个在CNC设备改造过程中使用Servo Guide软件辅助节拍优化,寻找影响节拍的原因,找到节拍优化方向的实例。