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申请/专利权人：惠州学院
摘要：本申请涉及一种机床健康状态的预测方法及其预测系统，所述方法包括：采用激光干涉仪对机床直线运动进行定位误差测量获取精度误差数据，根据精度误差数据获取机床的精度变化参数；通过振动传感器检测机床在直线运动中产生的振动信号，根据精度变化参数对所述振动信号打上标签；将打上标签的振动信号转换成二维图谱信号；将二维图谱输入到卷积神经网络获取二维图谱信号的空间特征信号；将空间特征信号输入到记忆网络模型获取二维图谱信号的时间特征信号；采用全局池化对空间特征信号和时间特征信号进行处理，并采用支持向量机算法对机床的故障类型进行预测；该技术方案，提高了机床单轴健康状态的预测精度。
主权项：1.一种机床健康状态的预测方法，其特征在于，包括：采用激光干涉仪对机床直线运动进行定位误差测量获取精度误差数据，根据所述精度误差数据获取机床的精度变化参数；通过振动传感器检测机床在直线运动中产生的振动信号，根据所述精度变化参数对所述振动信号打上标签；将打上标签的振动信号转换成二维图谱信号；将二维图谱输入到卷积神经网络获取二维图谱信号的空间特征信号；将所述空间特征信号输入到记忆网络模型获取二维图谱信号的时间特征信号；采用全局池化对所述空间特征信号和时间特征信号进行处理，并采用支持向量机算法对机床的故障类型进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 惠州学院 机床健康状态的预测方法及其预测系统
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