基于人工智能的机床主轴故障诊断研究

简介

随着信息通信技术(ICT)的发展,人工智能技术在机械故障诊断中的应用引起了研究人员的关注。为了验证人工智能技术在机床主轴故障诊断方面的适用性,通过构建机床测试台,收集人为改变主轴偏心的故障数据,并采用3种人工智能模型(CNN、LSTM和AE)进行学习,分析比较了它们对主轴7种故障状态分类的准确性。实验结果表明CNN和LSTM模型均具有较高的准确性,其中CNN模型的准确率最高,达到了99.3%,而AE模型的准确性相对较低,只有76.9%。验证了在机床主轴故障诊断中应用人工智能技术的可行性。