DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2024.10.037
基金项目：江苏省工业和信息产业转型升级专项资金项目（苏财工贸〔2022〕52号）
作 者：黎兴宝1 ，黄 炎1 ，邱建春1 ，张 鹏1 ，朱 林2
（1. 江苏亚威机床股份有限公司，江苏 扬州 225200；2.扬州大学机械工程学院，江苏 扬州 225001）
摘 要：【目的】提高数控折弯机发生故障的检修效率，降低运维成本。【方法】针对数控折弯机关键部位易出现松动及磨损故障问题，提出基于智能算法的健康状态监测与评估方法。通过有限元辅助手段确定传感器测点，利用传感器采集不同模拟故障等级下的关键部位振动信号，对信号进行清洗和滤波，提取其时频域特征值作为故障诊断参数，通过测试计算建立故障数据库，融合智能分类算法对其进行调参训练，并通过实例试验证明算法的有效性和普适性。【结果与结论】预测准确度均可达到97%以上，其预测的稳定性和普适性较高。
关键词：数控折弯机；智能算法；健康状态监测；故障诊断
引文信息：[1]黎兴宝，黄炎，邱建春，等.数控折弯机关键部位的健康状态评估方法研究[J].南方农机，2024，55(10)：141-143.
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