摘要
公开了一种基于电流信号的滚珠丝杠异常状态监测方法,属于机械设备故障监测技术领域,该方法包括:获取滚珠丝杠的驱动系统中电机的第一电流信号,第一电流信号为滚珠丝杠的驱动系统中电机的历史电流信号;对第一电流信号进行时域特征提取和频域特征提取,获取第一特征集合;基于第一特征集合,采用机器学习方法对滚珠丝杠进行故障诊断,得到第一故障诊断结果,机器学习方法为全局K邻域GKNN算法、支持向量机SVM算法中的任一个;在第一故障诊断结果指示滚珠丝杠存在故障的情况下,输出报警信息,报警信息用于提示滚珠丝杠存在故障。该方法能够及时且准确地实现对滚珠丝杠进行异常状态。
技术关键词
滚珠丝杠
机器学习方法
电流
时域特征提取
信号
频域特征提取
输出报警信息
故障诊断模块
样本
机械设备故障监测技术
异常状态
训练集
SVM算法
监测方法
标签
计算机设备
指标