【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及滚珠丝杠磨损状态预测领域，具体为一种数据和机理融合的数控机床滚珠丝杆磨损状态预测方法。
技术介绍
1、滚珠丝杠副作为数控机床进给系统的关键滚动功能部件之一，具有摩擦小、传动效率高、定位精度高、刚度大等特点，因此在数控机床领域得到了广泛的应用。随着数控机床对高精度、高效率、高可靠加工技术的需求不断提升，加工过程中的移动速度越来越快，切削载荷、惯性负载也越来越大，在长期高负载、高转速等复杂恶劣的实际工况下，滚珠丝杠常常发生十分严重的磨损，往往达不到其预期寿命就出现了损坏，直接导致丝杠副定位精度、重复定位精度以及刚性的下降，从而降低产品的加工精度，甚至可能会导致机床故障而无法运行，缩短数控机床的使用寿命。因此，数控机床滚珠丝杠磨损状态预测十分重要，及时监测机床滚珠丝杠的磨损状态，在故障发生前正确预测滚珠丝杠磨损状态变化趋势，对数控机床滚珠丝杠进行预测性维护和保养，以确保机床的加工质量和效率，提高机床滚珠丝杠的使用寿命和可靠性。
2、目前对数控机床滚珠丝杠磨损状态监测和预测方面的研究主要是以数据驱动的方法为主，其主要通...
【技术保护点】
1.一种数据和机理融合的数控机床滚珠丝杆磨损状态预测方法，其特征在于：方法如下：
2.根据权利要求1所述的数据和机理融合的数控机床滚珠丝杆磨损状态预测方法，其特征在于：所述步骤一中的数控机床滚珠丝杠磨损机理模型的建立流程和方法如下：
3.根据权利要求1或2所述的数据和机理融合的数控机床滚珠丝杆磨损状态预测方法，其特征在于：所述步骤二中的数控机床滚珠丝杠的状态信号包括X、Y、Z轴的振动、温度和功率共9类状态信号。
4.根据权利要求3所述的数据和机理融合的数控机床滚珠丝杆磨损状态预测方法，其特征在于：所述的机床滚珠丝杆的状态信号矩阵表示
5...
【技术特征摘要】
1.一种数据和机理融合的数控机床滚珠丝杆磨损状态预测方法，其特征在于：方法如下：
2.根据权利要求1所述的数据和机理融合的数控机床滚珠丝杆磨损状态预测方法，其特征在于：所述步骤一中的数控机床滚珠丝杠磨损机理模型的建立流程和方法如下：
3.根据权利要求1或2所述的数据和机理融合的数控机床滚珠丝杆磨损状态预测方法，其特征在于：所述步骤二中的数控机床滚珠丝杠的状态信号包括x、y、z轴的振动、温度和功率共9类状态信号。
4.根据权利要求3所述的数据和机理融合的数控机床滚珠丝杆磨损状态预测方法，其特征在于：所述的机床滚珠丝杆的状态信号矩阵表示为：
5.根据权利要求4所述的数据和机理融合的数控机床滚珠丝杆磨损状态...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘阔，李凯，吴楚杰，蒋运国，丛兴，邢家鹏，赵地，董万智，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：
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