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公开(公告)号：CN102879192B
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201210372517.4
申请日：2012-09-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 一种直线导轨副精度预测方法，通过对试验直线导轨副在模拟工况下精度退化与振动信号的全过程监测，并将监测结果用于训练具有联想记忆功能的精度退化神经网络，从而较准确地得出直线导轨副振动信号的敏感特征和精度之间的映射关系；进而将与试验直线导轨副相同型号规格的直线导轨副的当前振动信号的敏感特征输入到精度退化神经网络中，即可得到直线导轨副的当前精度，实现了直线导轨副精度的在线预测。可根据直线导轨副精度退化趋势，在精度值接近不能满足规定要求时，提前采购直线导轨副，以减少机床停机时间，降低企业损失，节约企业成本。还能为操作人员分析、判断、维修维护提供有效的依据和指导，提高直线导轨副的使用寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102889988B
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201210374610.9
申请日：2012-09-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M13/02
Abstract: 本发明公开了一种滚珠丝杠副精度预测方法，该方法通过对试验滚珠丝杠副在模拟工况下精度退化与振动信号的全过程监测，并将监测结果用于训练具有联想记忆功能的精度退化神经网络，从而较准确地得出滚珠丝杠副振动信号的敏感特征和精度之间的映射关系；进而将与试验滚珠丝杠副相同型号规格的滚珠丝杠副的当前振动信号的敏感特征输入到精度退化神经网络中，即可得到滚珠丝杠副的当前精度，实现了滚珠丝杠副精度的在线预测。可根据滚珠丝杠副精度退化趋势，在精度值接近不能满足规定要求时，提前采购滚珠丝杠副，以减少机床停机时间，降低企业损失，节约企业成本。还能为操作人员分析、判断、维修维护提供有效依据和指导，提高滚珠丝杠副的使用寿命。
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公开(公告)号：CN102889988A
公开(公告)日：2013-01-23
申请号：CN201210374610.9
申请日：2012-09-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M13/02
Abstract: 本发明公开了一种滚珠丝杠副精度预测方法，该方法通过对试验滚珠丝杠副在模拟工况下精度退化与振动信号的全过程监测，并将监测结果用于训练具有联想记忆功能的精度退化神经网络，从而较准确地得出滚珠丝杠副振动信号的敏感特征和精度之间的映射关系；进而将与试验滚珠丝杠副相同型号规格的滚珠丝杠副的当前振动信号的敏感特征输入到精度退化神经网络中，即可得到滚珠丝杠副的当前精度，实现了滚珠丝杠副精度的在线预测。可根据滚珠丝杠副精度退化趋势，在精度值接近不能满足规定要求时，提前采购滚珠丝杠副，以减少机床停机时间，降低企业损失，节约企业成本。还能为操作人员分析、判断、维修维护提供有效依据和指导，提高滚珠丝杠副的使用寿命。
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公开(公告)号：CN102848266B
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201210379460.0
申请日：2012-09-29
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 一种机床主轴精度预测方法，该法通过对试验机床主轴在常用工况下精度退化与振动信号的全过程监测，并将监测结果用于训练具有联想记忆功能的精度退化神经网络，较准确地得出机床主轴振动信号的敏感特征和精度之间的映射关系；再将与试验机床主轴相同型号规格的实际运行中的机床主轴的当前振动信号敏感特征输入到精度退化神经网络中，得到实际运行中的机床主轴的当前精度，实现了实际运行中的机床主轴精度的在线预测。可根据机床主轴精度退化趋势，在精度值接近不能满足规定要求时，提前采购机床主轴相关零部件，以减少机床停机时间，降低企业损失，节约企业成本。还能为操作人员分析、判断、维修维护提供有效依据、指导，提高机床主轴的使用寿命。
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公开(公告)号：CN102879192A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210372517.4
申请日：2012-09-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 一种直线导轨副精度预测方法，通过对试验直线导轨副在模拟工况下精度退化与振动信号的全过程监测，并将监测结果用于训练具有联想记忆功能的精度退化神经网络，从而较准确地得出直线导轨副振动信号的敏感特征和精度之间的映射关系；进而将与试验直线导轨副相同型号规格的直线导轨副的当前振动信号的敏感特征输入到精度退化神经网络中，即可得到直线导轨副的当前精度，实现了直线导轨副精度的在线预测。可根据直线导轨副精度退化趋势，在精度值接近不能满足规定要求时，提前采购直线导轨副，以减少机床停机时间，降低企业损失，节约企业成本。还能为操作人员分析、判断、维修维护提供有效的依据和指导，提高直线导轨副的使用寿命。
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公开(公告)号：CN102848266A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210379460.0
申请日：2012-09-29
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 一种机床主轴精度预测方法，该法通过对试验机床主轴在常用工况下精度退化与振动信号的全过程监测，并将监测结果用于训练具有联想记忆功能的精度退化神经网络，较准确地得出机床主轴振动信号的敏感特征和精度之间的映射关系；再将与试验机床主轴相同型号规格的实际运行中的机床主轴的当前振动信号敏感特征输入到精度退化神经网络中，得到实际运行中的机床主轴的当前精度，实现了实际运行中的机床主轴精度的在线预测。可根据机床主轴精度退化趋势，在精度值接近不能满足规定要求时，提前采购机床主轴相关零部件，以减少机床停机时间，降低企业损失，节约企业成本。还能为操作人员分析、判断、维修维护提供有效依据、指导，提高机床主轴的使用寿命。
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