Resumen

Para evaluar el rendimiento del husillo de bolas, se estudia la tecnología de evaluación de degradación del rendimiento del husillo basada en el algoritmo genético cuántico (QGA) y la red neuronal difusa dinámica (DFNN). Se toma como objeto de estudio el husillo de bolas del centro de mecanizado CINCINNATIV5-3000. Se instalan dos acelerómetros Kistler 8704B100M1 y un acelerómetro tridireccional Kistler 8765A250M5 para monitorear la tendencia de degradación del rendimiento del husillo. En primer lugar, se extraen las características de la señal de vibración del husillo tanto en el dominio del tiempo como en el dominio de la frecuencia. Luego, los vectores de características se obtienen mediante análisis de componentes principales (PCA). En segundo lugar, los parámetros de inicialización de la DFNN se optimizan mediante el QGA. Finalmente, los vectores de características se introducen en la DFNN para el entrenamiento y así obtener el modelo de degrad

• Materias:Control de vibraciones Seguridad industrial Vibración de rodamientos Dinámica no lineal Vibración dinámica
• Subjects:Vibration control Industrial safety Bearing vibration Nonlinear dynamics Dynamic vibration
• Palabras claves:Evaluar; Tornillo de bolas; Tecnología de evaluación de degradación del rendimiento; Algoritmo genético cuántico; Red neuronal difusa dinámica; Características de la señal de vibración
• Keywords:Evaluate; Ball screw; Performance degradation assessment technology; Quantum genetic algorithm; Dynamic fuzzy neural network; Vibration signal features