基于Stacking模型的丝杠预紧力退化识别方法技术

本发明专利技术公开了基于Stacking模型的丝杠预紧力退化识别方法，涉及滚珠丝杠副故障诊断技术领域，包括以下步骤：S1.收集滚珠丝杠预紧力数据；S2.对S1中的滚珠丝杠预紧力数据进行预处理，得到预处理后的滚珠丝杠预紧力数据；S3.选择基模型与元模型，构建双层串联Stacking模型；S4.利用双层串联Stacking模型对预处理后的滚珠丝杠预紧力数据进行分类识别，判断其是否存在退化情况，若存在退化情况则发出警报。本发明专利技术有效地提高预测的准确性和稳定性。同时，选择了多种与预紧力退化相关性较高的特征进行提取，可以更全面地反映预紧力的状态，在滚珠丝杠预紧力退化识别方面具有较高的应用价值，可以为相关领域提供有效的工具和技术支持。持。持。

【技术实现步骤摘要】
基于Stacking模型的丝杠预紧力退化识别方法


[0001]本专利技术涉及滚珠丝杠副故障诊断
，尤其涉及基于Stacking模型的丝杠预紧力退化识别方法。

技术介绍

[0002]滚珠丝杠副是机床等精密设备中常用的一种传动装置。在使用过程中，滚珠丝杠副的预紧力会随着时间的推移而发生退化，从而导致机床精度下降、加工质量下降等问题。因此，实时监测丝杠预紧力的变化并及时发现和处理其退化情况，对于提高设备的可靠性和安全性具有重要的意义。
[0003]传统的丝杠预紧力监测方法主要是基于实验测试，但这种方法成本高、周期长，不能实现实时监测。近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的丝杠预紧力识别方法逐渐成为研究热点。现有的基于机器学习的方法主要包括支持向量机、神经网络、决策树等。但这些方法存在着模型复杂度高、泛化能力差、鲁棒性差等问题。因此，需要开发一种新的、精度更高、鲁棒性更好的丝杠预紧力退化识别方法。
[0004]因此，提出基于Stacking模型的丝杠预紧力退化识别方法，来解决现有技术存在的困难，是本领域技术人员亟需解决本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于Stacking模型的丝杠预紧力退化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.收集滚珠丝杠预紧力数据；S2.对S1中的滚珠丝杠预紧力数据进行预处理，得到预处理后的滚珠丝杠预紧力数据；S3.选择基模型与元模型，构建双层串联Stacking模型；S4.利用双层串联Stacking模型对预处理后的滚珠丝杠预紧力数据进行分类识别，判断其是否存在退化情况，若存在退化情况则发出警报。2.根据权利要求1所述的基于Stacking模型的丝杠预紧力退化识别方法，其特征在于，S1中滚珠丝杠预紧力数据包括但不限于从历史数据中收集的振动信号数据、温度信号数据。3.根据权利要求1所述的基于Stacking模型的丝杠预紧力退化识别方法，其特征在于，S2中对收集到的滚珠丝杠预紧力数据进行预处理的手段包括但不限于对振动信号进行质量优化和对温度信号进行质量优化。4.根据权利要求1所述的基于Stacking模型的丝杠预紧力退化识别方法，其特征在于，S3中构建双层串联Stacking模型的具体内容为：选择基模型与元模型；选用不同的机器学习算法建立基模型，包括但不限于支持向量机、神经网络、临近算法；将基模型的输出作为输入，构建元模型，元模型选择决策树算法；利用基模型与元模型，构建双层串联Stacking模型。5.根据权利要求4所述的基于Stacking模型的丝杠预紧力退化识别方法，其特征在于，对于算法中的各种超参数，通过贝叶斯优化算法进行优化。6.根据权利要求1
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【专利技术属性】
技术研发人员：周长光，翁熠扬，祁航，顾祎程，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：