重型臥式車床作為一種特種機床主要應(yīng)用于航空恋昼、船舶谒兄、核電等領(lǐng)域中的各種大型、重型特種零件的加工端朵。主軸箱在重型機床中負(fù)責(zé)動力傳遞好芭，支承回轉(zhuǎn)部件、保證工件的回轉(zhuǎn)精度冲呢，其裝配質(zhì)量對于保證機床在大載荷舍败、大切削力加工時的可靠動力供給和穩(wěn)定運行至關(guān)重要。重型臥式車床的主軸箱尺寸一般遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于普通機床敬拓，這增加了它的裝配難度邻薯。機床主軸箱的裝配不可能一蹴而就，在滿足出廠要求之前需經(jīng)過多次裝配調(diào)整，以排除裝配過程中的故障厕诡。因此累榜，裝配故障的準(zhǔn)確診斷，對于提高裝配效率倘封、保證出廠質(zhì)量具有重要意義癣辉。本文在對齒輪箱故障的不同診斷方法和故障伴隨特點深入調(diào)研的基礎(chǔ)上，結(jié)合齊重數(shù)控在重型臥車主軸箱裝配方面的實踐經(jīng)驗帚萧，確定了主軸箱在裝配時常見的故障類型传起，以及它們所伴隨的特征。為了對故障進(jìn)行診斷赔膳，選用PCB公司的356A16型振動傳感器以及LMS公司的Lab.Test采集系統(tǒng)實現(xiàn)了機床各軸的振動信號的采集掺挺，得到了原始數(shù)據(jù)文件。選用小波分析的方法來處理所采集的信號诸谨，通過Shannon熵等標(biāo)準(zhǔn)得到了不同變換方法以及不同小波基的適用性末尤。由于Bior3.5小波正交對稱，并且由樣條插值構(gòu)造露惑，而且經(jīng)過比較表現(xiàn)良好，最終確定采用Bior3.5小波來分析測得信號种诫。利用小波包將信號分解到不同頻段钢老，重構(gòu)特征頻率點所在頻段的節(jié)點，再對重構(gòu)后信號進(jìn)行功率譜分析烫饼，使得信號中的故障特征能夠表達(dá)清晰猎塞。分析了用于診斷故障的特征向量的結(jié)構(gòu)，確定了特征向量維數(shù)為23杠纵，并結(jié)合前述方法荠耽，對采集到的信號進(jìn)行特征向量的提取。最后比藻，分別使用了支持向量機（SVM）铝量、k-最近鄰（k-NN）、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種智能模式識別方法對故障類型進(jìn)行了分類檢測银亲。對各種方法在應(yīng)用時的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化慢叨，從分類準(zhǔn)確率和計算復(fù)雜度上分析對比了三種方法。比較結(jié)果顯示务蝠，支持向量機的方法最優(yōu)拍谐，能夠?qū)崿F(xiàn)對故障類別的快速、準(zhǔn)確判斷馏段。

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