本發(fā)明設(shè)計(jì)數(shù)控機(jī)床行業(yè)的精度檢測(cè)
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別地涉及一種基于差分混沌的超高速數(shù)控磨床電主軸精度監(jiān)測(cè)診斷方法。
背景技術(shù)：
：超過(guò)150m/s砂輪線速度的超高速磨削及其裝備在歐洲、日本和美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家被譽(yù)為“現(xiàn)代磨削技術(shù)的最高峰”，與傳統(tǒng)磨床相比，其具有極大的優(yōu)越性：成倍提高磨削效率，減少設(shè)備使用臺(tái)數(shù)；大幅提高零件加工精度，降低加工工件表面粗糙度，如在其它條件相同時(shí)，40m/s和150m/s速度磨削時(shí)，表面粗糙度值分別為Ra2.0μm和Ra1.2μm；砂輪壽命延長(zhǎng)數(shù)倍以上等。高速電主軸作為超高速數(shù)控磨床的最核心部件之一，其精度對(duì)超高速數(shù)控磨床的最終加工精度影響巨大。即使電主軸精度早期的微小變化映射到超高速磨削零件上，對(duì)零件的最終精度也有很大影響，如精密零件因電主軸性能引起的加工精度問(wèn)題而報(bào)廢，則在時(shí)間和資金上都會(huì)造成巨大損失，因此，對(duì)電主軸的精度早期檢測(cè)與診斷越來(lái)越受到企業(yè)重視，這對(duì)超高速數(shù)控磨床電主軸的精度可控性提出了更高的要求。電主軸隨著服役使用時(shí)間的延長(zhǎng)，會(huì)出現(xiàn)軸承磨損，定子與轉(zhuǎn)子的同軸度變差以及不平衡、不對(duì)中、支撐松動(dòng)等影響電主軸精度的故障因素，導(dǎo)致加工產(chǎn)品精度不合格甚至報(bào)廢的概率增大。理想的解決方法是在電主軸精度尚未超出偏差范圍之前，根據(jù)需要對(duì)電主軸進(jìn)行特定項(xiàng)目的監(jiān)測(cè)，掌握其精度早期微弱變化，以做到及早發(fā)現(xiàn)并診斷追溯其誤差來(lái)源，使其在造成超高速數(shù)控磨床加工損失之前就消除或減少誤差，使電主軸的精度始終保持在要求的范圍內(nèi)。因此，通過(guò)對(duì)電主軸的精度變化進(jìn)行早期監(jiān)測(cè)診斷，對(duì)于延長(zhǎng)電主軸精度使用壽命、防止超高速數(shù)控磨床加工報(bào)廢損失以及構(gòu)建超高速數(shù)控磨床精度狀態(tài)監(jiān)控體系等都具有重要的意義。影響電主軸精度的常見因素有軸承磨損，定子與轉(zhuǎn)子的同軸度變差以及不平衡、不對(duì)中、支撐松動(dòng)等，這些故障都會(huì)蘊(yùn)含在電主軸的振動(dòng)信息里，現(xiàn)有傳統(tǒng)方法是通過(guò)振動(dòng)頻譜分析方法診斷特征頻率分量的出現(xiàn)來(lái)確定相應(yīng)故障的產(chǎn)生，其存在以下缺點(diǎn)：1)頻譜分析方法不能實(shí)現(xiàn)電主軸的早期檢測(cè)。電主軸精度早期退化信號(hào)很不明顯，其早期故障表現(xiàn)出的區(qū)別于電主軸正常狀態(tài)的故障頻譜特征通常是十分微弱的，并沒(méi)有形成明顯的故障頻譜特征頻率分量，因此，頻譜分析方法不能檢出電主軸的早期精度退化微弱信號(hào)。2)頻譜分析方法受干擾信號(hào)影響較大。高頻驅(qū)動(dòng)時(shí)電主軸輸入電壓信號(hào)中存在著大量的電源頻率調(diào)制和諧波成分，會(huì)在振動(dòng)頻譜中產(chǎn)生很多附加的干擾頻率，故障特征分量特別是早期故障微弱特征分量往往被淹沒(méi)于其中，以致頻譜分析方法不能檢出?；煦缦到y(tǒng)對(duì)微弱信號(hào)有較高的敏感度，且對(duì)噪聲有很強(qiáng)的免疫力。但是，因?yàn)閺幕煦鐓^(qū)到大尺度周期區(qū)之間存在過(guò)渡區(qū)域，而傳統(tǒng)混沌系統(tǒng)檢測(cè)系統(tǒng)的策動(dòng)力臨界閾值無(wú)法準(zhǔn)確選擇，以致傳統(tǒng)混沌方法存在易出現(xiàn)漏檢的問(wèn)題，造成檢測(cè)精度較差，準(zhǔn)確度較低。另外，因?yàn)榇龣z信號(hào)微弱，傳統(tǒng)混沌系統(tǒng)檢測(cè)系統(tǒng)的相軌跡區(qū)分度低，不易判別。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是：如何提供一種能夠降低策動(dòng)力臨界閾值選擇不當(dāng)?shù)挠绊?，有利于降低漏檢率，提高檢測(cè)精度，準(zhǔn)確度較高；相軌跡區(qū)分度較好，可以準(zhǔn)確檢測(cè)出超高速數(shù)控磨床電主軸早期微弱故障信號(hào)，及早發(fā)現(xiàn)并診斷追溯其誤差來(lái)源的基于差分混沌的超高速數(shù)控磨床電主軸精度監(jiān)測(cè)診斷方法。為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用了如下的技術(shù)方案：一種基于差分混沌的超高速數(shù)控磨床電主軸精度監(jiān)測(cè)診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟一，統(tǒng)計(jì)超高速數(shù)控磨床電主軸在不同誤差因素時(shí)對(duì)應(yīng)的頻率ω0i；步驟二，基于杜芬方程構(gòu)造杜芬振子信號(hào)差分雙混沌檢測(cè)系統(tǒng)，具體如下，a)選取杜芬方程，如下式：式中，k為阻尼比，fcosωt為策動(dòng)力項(xiàng)，f為策動(dòng)力，ω為策動(dòng)力角頻率，(-xδ+xδ+2)為非線性恢復(fù)力項(xiàng)，δ為正奇數(shù)；b)設(shè)有檢測(cè)信號(hào)r(t)，將檢測(cè)信號(hào)r(t)分別以正相形式和反相形式輸入杜芬方程，將式(1)改進(jìn)如下：其中，式(2)為正相形式輸入，式(3)為反相形式輸入；c)選取位移x和速度v將式(2)和(3)改寫如下：即完成杜芬振子信號(hào)差分雙混沌檢測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)造；步驟三，將檢測(cè)信號(hào)r(t)設(shè)置為0，分別將不同誤差因素對(duì)應(yīng)的頻率ω0i作為策動(dòng)力角頻率ω代入式(4)中，并調(diào)節(jié)策動(dòng)力f使杜芬振子信號(hào)差分雙混沌檢測(cè)系統(tǒng)從大周期狀態(tài)至混沌狀態(tài)變化的Lyapunov指數(shù)，將Lyapunov指數(shù)為零時(shí)的策動(dòng)力f確定為該誤差因素對(duì)應(yīng)的頻率ω0i下的臨界策動(dòng)力閾值f0i以及對(duì)應(yīng)的混沌狀態(tài)的軌跡相圖；步驟四，分別將不同誤差因素對(duì)應(yīng)的頻率ω0i和臨界策動(dòng)力閾值f0i代入式(4)中，并引入檢測(cè)信號(hào)r(t)，計(jì)算同一誤差因素下檢測(cè)信號(hào)正相輸入時(shí)的最大Lyapunov指數(shù)和反相輸入時(shí)的最大Lyapunov指數(shù)；步驟五，對(duì)步驟四中同一誤差因素下的兩個(gè)最大Lyapunov指數(shù)進(jìn)行矢量化并進(jìn)行或運(yùn)算，并輸出判別參數(shù)L，當(dāng)檢測(cè)信號(hào)正相輸入時(shí)的最大Lyapunov指數(shù)大于或等于0時(shí)，矢量化為邏輯1，反之為邏輯0；當(dāng)檢測(cè)信號(hào)反相輸入時(shí)的最大Lyapunov指數(shù)小于0時(shí)，矢量化為邏輯1，反之為邏輯0；步驟六，判別所有誤差因素下的判別參數(shù)L是否全部等于0，若是則超高速數(shù)控磨床電主軸精度正常，結(jié)束本次監(jiān)測(cè)診斷；若不是全部等于0，則超高速數(shù)控磨床電主軸精度退化，執(zhí)行后續(xù)步驟；步驟七，將檢測(cè)信號(hào)r(t)放大并反相形式輸入到式(1)的杜芬方程中，并選取位移x和速度v改寫如下：式中，1.5≤α≤5為放大倍數(shù)；分別將不同誤差因素對(duì)應(yīng)的頻率ω0i和臨界策動(dòng)力閾值f0i代入式(5)中，將輸出的相圖判別軌跡G分別與步驟三中同一誤差因素下的混沌狀態(tài)的軌跡相圖相對(duì)比，確定相圖判別軌跡G與混沌狀態(tài)的軌跡相圖一致的誤差因素為超高速數(shù)控磨床電主軸精度的誤差因素。通常，調(diào)節(jié)策動(dòng)力f使傳統(tǒng)的杜芬振子系統(tǒng)從大周期狀態(tài)至混沌狀態(tài)變化過(guò)程存在過(guò)渡階段，表現(xiàn)為L(zhǎng)yapunov指數(shù)曲線在零點(diǎn)處上下波動(dòng)，從而造成Lyapunov指數(shù)為零時(shí)能夠檢測(cè)到多個(gè)策動(dòng)力f，無(wú)論選取該過(guò)渡階段中的哪一個(gè)Lyapunov指數(shù)為零的策動(dòng)力f為臨界策動(dòng)力閾值f0i，都可能會(huì)造成檢測(cè)信號(hào)輸入后，杜芬振子系統(tǒng)仍然處于該過(guò)渡階段，使得檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度較低。上述方法中，構(gòu)建了杜芬振子信號(hào)差分雙混沌檢測(cè)系統(tǒng)，形成對(duì)檢測(cè)信號(hào)的正相輸入檢測(cè)和反向輸入檢測(cè)。這樣，無(wú)論臨界策動(dòng)力閾值f0i選取在上述過(guò)渡階段中的哪個(gè)策動(dòng)力f，都能夠使得正相輸入檢測(cè)或反向輸入檢測(cè)中的一個(gè)發(fā)生相圖的變化，從而能夠準(zhǔn)確判斷出超高速數(shù)控磨床電主軸精度退化。上述方法在對(duì)誤差因素的判斷過(guò)程中，采用對(duì)檢測(cè)信號(hào)的反向輸入檢測(cè)，并對(duì)檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行放大，有利于提高不同故障因素的軌跡相圖的區(qū)分度，便于確定故障因素。作為優(yōu)化，所述步驟二中，δ＝5，非線性恢復(fù)力項(xiàng)為(-x5+x7)。這樣，能夠提高系統(tǒng)對(duì)輸入信號(hào)的敏感度及抗噪能力。作為優(yōu)化，所述步驟三中，臨界策動(dòng)力閾值f0i具體采用如下步驟確定：調(diào)節(jié)策動(dòng)力f使杜芬振子信號(hào)差分雙混沌檢測(cè)系統(tǒng)從大周期狀態(tài)至混沌狀態(tài)變化過(guò)程中，記錄Lyapunov指數(shù)第一次等于0時(shí)的策動(dòng)力f為策動(dòng)力起始值fsi，以及最后一次等于0時(shí)的策動(dòng)力f為策動(dòng)力結(jié)束值fei，則確定臨界策動(dòng)力閾值作為優(yōu)化，所述檢測(cè)信號(hào)r(t)為：r(t)＝hcosω0it+n(t)(6)式中，hcosω0it表示第i個(gè)誤差因素對(duì)應(yīng)的頻率為ω0i、幅值為h的待檢測(cè)微弱周期信號(hào)，n(t)為隨機(jī)噪聲信號(hào)。綜上所述，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)：1、本發(fā)明基于差分雙振子原理，解決了傳統(tǒng)混沌檢測(cè)系統(tǒng)因?yàn)閺幕煦鐓^(qū)到大尺度周期區(qū)之間存在過(guò)渡區(qū)域而造成的策動(dòng)力臨界閾值不能準(zhǔn)確選擇、以致易出現(xiàn)漏檢的問(wèn)題。相較于傳統(tǒng)混沌檢測(cè)系統(tǒng)，大大提高了檢測(cè)靈敏度的同時(shí)，顯著降低了混沌檢測(cè)系統(tǒng)的漏檢率。2、本發(fā)明基于差分放大原理，提高了不同故障因素的相軌跡相圖的區(qū)分度。相較于傳統(tǒng)混沌檢測(cè)系統(tǒng)，降低了故障因素診斷的判別難度，大大提高了診斷溯因準(zhǔn)確率。3、本發(fā)明能夠檢測(cè)出頻譜分析等傳統(tǒng)精度分析方法不能檢出的高速主軸早期精度退化，并顯著提高了檢測(cè)靈敏度和精度，適用性強(qiáng)。4、本發(fā)明是基于混沌理論的超高速數(shù)控磨床電主軸精度檢測(cè)與溯因方法，利用所建立的差分雙混沌振子檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)微弱信號(hào)的檢測(cè)能力以及對(duì)噪聲的抑制能力，能夠?qū)Φ碾娭鬏S精度早期故障進(jìn)行監(jiān)測(cè)與診斷，以掌握其精度早期微弱變化及原因，做到及早發(fā)現(xiàn)，及時(shí)維修，延長(zhǎng)電主軸精度使用壽命，具有重要的現(xiàn)實(shí)與經(jīng)濟(jì)意義。附圖說(shuō)明圖1是基于差分雙混沌振子的超高速數(shù)控磨床電主軸精度監(jiān)測(cè)診斷流程圖圖2是k＝0.5,ω＝1Hz時(shí)，策動(dòng)力f與最大Lyapunov指數(shù)Lm的關(guān)系圖圖3是差分混沌檢測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖圖4是高速電主軸精度差分混沌檢測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖圖5是電渦流傳感器的安裝圖圖6是檢測(cè)振子處于混沌狀態(tài)的軌跡相圖圖7是檢測(cè)振子處于大尺度周期狀態(tài)的軌跡相圖圖8是不對(duì)中因素引起的混沌軌跡相圖圖9是不平衡因素引起的混沌軌跡相圖圖10是支撐松動(dòng)因素引起的混沌軌跡相圖圖11是潤(rùn)滑故障因素引起的混沌軌跡相圖具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。實(shí)施例：如圖1所示，為本實(shí)施例的基于差分雙混沌振子的超高速數(shù)控磨床電主軸精度監(jiān)測(cè)診斷流程，以對(duì)一臺(tái)HBW2350-H型CBN超高速外圓磨床的電主軸精度監(jiān)測(cè)診斷為例，具體實(shí)施過(guò)程如下：1)基于差分放大原理，構(gòu)造一種能實(shí)現(xiàn)高敏感度雙向檢測(cè)的差分雙混沌振子，建立一種基于差分雙混沌振子的弱信號(hào)檢測(cè)方法。a)為了提高系統(tǒng)對(duì)輸入信號(hào)的敏感度及抗噪能力，將傳統(tǒng)杜芬振子的非線性恢復(fù)力項(xiàng)從-x+x3增強(qiáng)為-x5+x7，優(yōu)化為一種杜芬混沌振子如下：上式中，k為阻尼比，f為策動(dòng)力，ω為策動(dòng)力頻率。在k固定時(shí)，逐漸增大f,杜芬基本系統(tǒng)會(huì)經(jīng)歷同宿軌跡、周期分叉、混沌狀態(tài)、大尺度周期狀態(tài)，反之亦然。當(dāng)策動(dòng)力f較大時(shí),杜芬混沌振子系統(tǒng)進(jìn)入并保持在大尺度周期狀態(tài),如逐漸減小f，當(dāng)小于某一臨界策動(dòng)力閾值(即相變點(diǎn))時(shí),系統(tǒng)會(huì)進(jìn)入混沌狀態(tài)，并在f的較大范圍內(nèi)都會(huì)處于混沌狀態(tài)，以此可判斷是否存在周期性微弱信號(hào)。該杜芬混沌振子系統(tǒng)在輸入信號(hào)變化前后，其相平面圖圖形及最大Lyapunov指數(shù)的變化，有利于對(duì)輸入微弱信號(hào)的檢測(cè)與判別。b)如圖2所示，混沌振子因?yàn)閺幕煦鐓^(qū)到大尺度周期區(qū)之間存在過(guò)渡區(qū)域，所以策動(dòng)力臨界閾值不能準(zhǔn)確選擇，以致傳統(tǒng)混沌檢測(cè)方法在輸入信號(hào)較微弱的情況下極易出現(xiàn)漏檢。為此構(gòu)造一種能實(shí)現(xiàn)高敏感度雙向檢測(cè)的差分雙混沌振子，其由正相杜芬混沌振子和反相杜芬混沌振子構(gòu)成，微弱信號(hào)以差分形式輸入，能同時(shí)實(shí)現(xiàn)混沌區(qū)與大尺度周期區(qū)之間相互轉(zhuǎn)換的雙向檢測(cè)，理論上能降低漏檢率50％以上，如下式所示：式中，r(t)作為差分雙混沌振子系統(tǒng)的輸入信號(hào)，f0為混沌檢測(cè)系統(tǒng)從大周期狀態(tài)變化至混沌狀態(tài)或是從混沌狀態(tài)變化至大周期狀態(tài)的臨界策動(dòng)力。固定阻尼比k＝0.5，計(jì)算策動(dòng)力f與最大Lyapunov指數(shù)的關(guān)系曲線，如圖2所示。根據(jù)混沌狀態(tài)和大周期狀態(tài)轉(zhuǎn)換具有一定過(guò)度階段，提出差分雙混沌振子的臨界策動(dòng)力閾值f0確定方法如下：如圖2所示，設(shè)混沌狀態(tài)和大周期狀態(tài)轉(zhuǎn)換過(guò)度階段的策動(dòng)力起始值為fs、結(jié)束值為fe，則過(guò)度階段的策動(dòng)力差Δf＝fe-fs，臨界策動(dòng)力閾值f0確定為f0＝fs+Δf/2。c)建立一種基于差分雙混沌振子的弱信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)，其由差分雙混沌振子、或運(yùn)算算子以及放大杜芬混沌振子構(gòu)成，如圖3所示?；蜻\(yùn)算算子對(duì)差分雙混沌振子的兩個(gè)最大Lyapunov指數(shù)作矢量化處理并進(jìn)行邏輯或運(yùn)算，并輸出判別參數(shù)L。矢量化方法為：當(dāng)正相混沌振子的最大Lyapunov指數(shù)大于等于0時(shí)，矢量化為邏輯1，反之為0；當(dāng)反相混沌振子的最大Lyapunov指數(shù)小于0時(shí)，矢量化為邏輯1，反之為0。再通過(guò)或運(yùn)算輸出狀態(tài)判別邏輯L，以判別是否存在微弱信號(hào)。如存在微弱信號(hào)輸入，放大杜芬混沌振子將待可視化的微弱信號(hào)進(jìn)行放大，以更有利于區(qū)分不同的誤差因素，并輸出相圖判別軌跡G?；煦鐧z測(cè)系統(tǒng)因微弱信號(hào)的類型不同而具有不同的混沌狀態(tài)及軌跡，因此，根據(jù)系統(tǒng)處于具有不同軌跡和具有不同最大Lyapunov指數(shù)的混沌狀態(tài)，可以判斷微弱信號(hào)的類型。放大杜芬混沌振子以反相形式輸入，如下式：式中，a為放大倍數(shù)，一般取1.5≤a≤5。2)結(jié)合超高速數(shù)控磨床電主軸誤差因素與頻率的對(duì)應(yīng)關(guān)系，建立一種適用于超高速數(shù)控磨床電主軸精度監(jiān)測(cè)與診斷的差分雙混沌振子弱信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)。影響超高速數(shù)控磨床電主軸精度退化的誤差因素主要有軸承磨損、不平衡、不對(duì)中、支撐松動(dòng)、潤(rùn)滑故障等，每種誤差因素的頻率特征是不一樣的，各誤差因素對(duì)應(yīng)的頻率為ω0i，i＝1,2,3,…。以一臺(tái)五軸加工中心電主軸為例，其額定功率為24kW,額定扭矩為36N·m，最高轉(zhuǎn)速為20000r/min，前后軸承均采用油氣潤(rùn)滑方式。通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得轉(zhuǎn)速為2000r/min、轉(zhuǎn)速頻率ωr為33Hz時(shí)，影響電主軸精度的主要誤差因素與相應(yīng)振動(dòng)頻率的對(duì)應(yīng)關(guān)系，如下表所示。誤差因素軸承磨損不對(duì)中不平衡支撐松動(dòng)潤(rùn)滑故障頻率表示ω01ω02ω03ω04ω05對(duì)應(yīng)頻率(Hz)356790126150各誤差因素對(duì)應(yīng)的頻率為ω0i，i＝1,2,3,4,5。則對(duì)應(yīng)軸承磨損、不平衡、不對(duì)中、支撐松動(dòng)、潤(rùn)滑故障等5個(gè)誤差因素，分別構(gòu)造5個(gè)差分混沌弱信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)，以此建立適用于超高速數(shù)控磨床電主軸精度監(jiān)測(cè)與診斷的差分雙混沌振子弱信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)，如圖4所示，系統(tǒng)也可表示如下式：式中f01、f02、f03、f04、f05分別為各誤差因素檢測(cè)所對(duì)應(yīng)的臨界策動(dòng)力。通常，檢測(cè)輸入信號(hào)r(t)的表達(dá)式為：r(t)＝hcosω0it+n(t)式中，hcosω0it表示第i個(gè)誤差因素對(duì)應(yīng)的頻率為ω0i、幅值為h的待檢測(cè)微弱周期信號(hào)，n(t)為隨機(jī)噪聲信號(hào)。3)用渦流式位移傳感器采集超高速數(shù)控磨床電主軸周向上相互間隔120°的3個(gè)方向上的振動(dòng)信號(hào)，并引入構(gòu)造的差分雙混沌振子弱信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)。超高速數(shù)控磨床電主軸精度退化必然導(dǎo)致電主軸出現(xiàn)不同程度的振動(dòng)狀態(tài)，當(dāng)出現(xiàn)軸承磨損、不平衡、不對(duì)中、支撐松動(dòng)、潤(rùn)滑故障等誤差因素時(shí)，這些故障信號(hào)都會(huì)蘊(yùn)含在電主軸的振動(dòng)信息里，但這類早期故障信號(hào)相當(dāng)微弱，傳統(tǒng)振動(dòng)分析方法難以提取。因此，在該超高速數(shù)控磨床電主軸相互間隔120°的3個(gè)方向上分別安裝渦流式位移傳感器，如圖5所示，以采集反應(yīng)高速電主軸精度狀態(tài)的微弱振動(dòng)信號(hào)，并以差分形式引入雙混沌振子弱信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)。4)根據(jù)差分雙混沌振子弱信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的或運(yùn)算輸出即狀態(tài)判別邏輯L，識(shí)別淹沒(méi)在噪聲中的早期微弱精度故障特征信息，獲得電主軸精度狀態(tài)情況。如L＝1，則電主軸發(fā)生精度退化；如L＝0，電主軸精度正常。差分雙混沌振子弱信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)該超高速數(shù)控磨床電主軸精度狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)如下表所示。01號(hào)差分雙檢測(cè)振子狀態(tài)判別邏輯L＝1，表明01號(hào)差分雙振子監(jiān)測(cè)到有微弱振動(dòng)信號(hào)輸入，意味著該電主軸出精度出現(xiàn)早期退化，需進(jìn)一步分析其誤差因素及退化程度。5)根據(jù)差分混沌振子弱信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)的放大輸出即判別軌跡G，以及策動(dòng)力角頻率與誤差因素頻率的對(duì)應(yīng)關(guān)系，診斷電主軸誤差因素來(lái)源，并進(jìn)行誤差因素對(duì)應(yīng)相圖的可視化顯示。對(duì)于經(jīng)差分雙混沌振子識(shí)別為有精度退化的微弱信號(hào)，進(jìn)一步經(jīng)相應(yīng)的放大混沌振子進(jìn)行放大，提高不同故障因素的相軌跡相圖的區(qū)分度，這里取放大倍數(shù)a＝2。引入該電主軸監(jiān)測(cè)信號(hào)后，01號(hào)弱信號(hào)混沌檢測(cè)振子系統(tǒng)的軌跡相圖如圖6所示，表明其由大尺度周期狀態(tài)進(jìn)入了混沌狀態(tài)，進(jìn)一步證實(shí)了電主軸精度發(fā)生早期退化。其他檢測(cè)振子仍然處于大尺度周期狀態(tài)，其軌跡相圖類似于如圖7所示形狀。不同誤差因素引起的混沌狀態(tài)的軌跡相圖是不同的，進(jìn)一步追溯證實(shí)誤差因素，并對(duì)誤差因素對(duì)應(yīng)的混沌相圖進(jìn)行可視化顯示，如圖8、圖9、圖10、圖11所示。比較不同的軌跡相圖，可準(zhǔn)確診斷出電主軸誤差因素為軸承磨損，應(yīng)及時(shí)維修維護(hù)以排除該故障因素。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不以本發(fā)明為限制，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3