100MD60Y4高速电主轴热特性影响因素实验

目的研究油气润滑系统及转速各参数对高速电主轴温度与热变形的影响,为提高数控机床加工精度提供理论依据.方法采用单一因素实验法,基于恒温水冷控制系统和油气润滑系统实验平台进行电主轴热变形实验;实验分析进气压力、供油时间间隔、单次供油量及转速四个参数对电主轴各位置温度及轴头位置热变形的影响.结果适当的进气压力及润滑油量可以使主轴各部分温升与轴头位置热变形量相对较小,转速对于电主轴的温升及热变形影响较为显著,且转轴Z方向(轴向)热变形量最大,转速为16 000 r/min时,变形量可达到83.562μm.结论电主轴油气润滑系统中的进气压力、供油时间间隔、单次供油量以及转速对电主轴各位置温度及转轴X、Y、Z三个方向热变形量均有影响.

基于改进蜂群优化的导热系数的电主轴热变形预测研究

电主轴产生的热误差是引起机床热误差的关键因素,严重制约机床加工精度。精确预测热变形,可以提高机床加工水平。作为热分析边界条件中关键参数的导热系数,反映固体间传热性能,影响温度场、热变形位移场的精确性。本文以100MD60Y4型号电主轴为研究对象,研究导热系数影响因素,提出基于改进蜂群算法的电主轴导热系数优化算法。实验结果表明,该算法可以得到更精确的导热系数。与经验值相比,主轴前、后轴承处温度计算最大误差、平均误差分别提高大约3.69℃、2.97℃,3.02℃、2.94℃;主轴三个方向热变形量计算最大误差、平均误差分别提高约0.31μm、3.97μm、13μm,0.243μm、1.056μm、8.87μm。

基于改进卷积神经网络CNND的电主轴轴承故障诊断方法

目的解决深度学习方法在建立电主轴轴承故障诊断模型时出现的过拟合现象,提高电主轴轴承故障诊断准确率.方法提出一种基于改进卷积神经网络的诊断方法,该方法在卷积神经网络的训练过程中融入Dropout优化方法,使整个故障诊断模型按照一定的比例随机“关闭”隐藏层中的神经元,减少模型在每一次训练过程中所需要调整的参数数量.结果将Dropout优化方法与卷积神经网络相结合所建立的电主轴轴承故障诊断模型是可行的,其平均诊断准确率能够达到99.012%,远高于基于CNN、CNN+L2和BPNN这3种神经网络诊断方法的诊断准确率.卷积神经网络方法相比于传统的“基于信号处理提取到的特征和机器学习模型”方法,更适用于电主轴轴承故障诊断.结论提出的CNND方法实现了卷积神经网络与Dropout优化方法的有机结合,对原始数据进行降维处理使模型学习到的特征更利于电主轴故障的分类,同时根据故障数据的特点确定相关参数的初始值,克服一般深度学习方法在进行电主轴故障诊断时出现的过拟合现象,提高诊断准确率.