基于信息融合的薄壁机器人轴承状态评估

针对薄壁机器人轴承的状态评估,提出了基于信息融合的评估方法。采集声发射(Acoustic Emission,AE)和振动加速度信号,并在时域和频域上分别提取两种信号的特征作为识别薄壁机器人轴承状态的特征参量,利用自组织特征映射(Self Organizing Maps,SOM)神经网络对AE和振动信号的特征信息进行融合。经过实测数据的分析与验证,结果表明,该方法能够有效地判断出薄壁机器人轴承的状态类型。

几类重点滚动轴承的发展方向（下）

“七五”期间，我国就开始了机器人的研究工作。工业用机器人的研究在我国刚刚起步，许多单位均处于样机试制阶段。离产业化、商品化还有一定的距离。目前，国内机器人配套的轴承均由国外进口。随着我国工业现代化的迅速发展，为我国工业机器人的开发研制创造了良好的条件。