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| 內容簡介： |
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将智能技术与电主轴控制技术有机结合，可使数控装备在智能制造中呈现髙质、柔性、高效及绿色特征。《智能化电主轴技术》以提高电主轴单元的动态性能并终实现智能化为目标，围绕电主轴热控制、运动控制、振动控制以及故障诊断的基础理论及智能化关键技术展开讨论；提供高精度的电主轴智能化温升预测方法及振动控制策略；探索电主轴定子电阻的智能辨识方法，为电主轴精确运动控制奠定基础；将深度学习应用于电主轴故障诊断，将陶瓷材料应用于电主轴轴承，为智能、绿色电主轴设计开发提供新思路。
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| 目錄：
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目录
前言
第1章 电主轴关键技术与性能 1
1.1 电主轴结构及工作原理 1
1.1.1 电主轴结构与分类 1
1.1.2 电主轴电机工作原理 3
1.1.3 电主轴技术参数 6
1.1.4 电主轴技术发展趋势 8
1.2 电主轴共性关键技术 10
1.2.1 电主轴轴承技术 10
1.2.2 电主轴电动机及控制技术 15
1.2.3 电主轴润滑与冷却技术 19
1.2.4 电主轴动平衡技术 22
1.2.5 电主轴刀具接口技术 23
1.3 电主轴静动态性能 25
参考文献 30
第2章 电主轴驱动方式及其基础理论 31
2.1 恒压频比控制 31
2.1.1 恒压频比控制原理与控制方式 31
2.1.2 电主轴电压-频率控制的机械特性 32
2.1.3 电主轴恒压频比控制建模及仿真分析 36
2.2 矢量控制 38
2.2.1 坐标变换 39
2.2.2 电主轴动态数学模型 40
2.2.3 电主轴矢量控制 43
2.2.4 无速度传感器矢量控制系统建模与仿真分析 44
2.3 直接转矩控制 49
2.3.1 直接转矩控制原理 50
2.3.2 逆变器数学模型与电压空间矢量 53
2.3.3 电主轴直接转矩控制系统模型 55
2.3.4 电主轴直接转矩控制系统仿真及结果分析 64
2.3.5 直接转矩控制与矢量控制的内在联系 65
2.3.6 直接转矩控制的特点 67
参考文献 68
第3章 电主轴生热及传热过程 70
3.1 电主轴损耗分析及生热量计算 70
3.1.1 电机生热分析与计算 70
3.1.2 轴承生热分析与计算 72
3.2 电主轴传热形式与换热系数计算 73
3.2.1 传热学基本理论 73
3.2.2 电主轴内部热传导 74
3.2.3 电主轴与外部介质的对流换热 74
3.3 电主轴温度场有限元基本方程 77
3.4 热弹性力学基本理论 78
参考文献 80
第4章 主轴动平衡基础理论及方法 82
4.1 刚性转子的动力学建模 82
4.1.1 刚性转子及转子的平衡 82
4.1.2 刚性转子的动力学模型 83
4.2 不平衡量的表示方法 85
4.3 不平衡的分类 87
4.4 平衡允差规范 89
4.5 校正平面的选择 91
4.6 转子系统的现场动平衡 92
4.6.1 刚性转子动平衡原理 92
4.6.2 刚性转子动平衡方法 93
4.7 挠性转子的动平衡 96
4.8 振动信号提取算法 97
4.8.1 振动信号平滑处理算法 97
4.8.2 基于时域平均和FIR滤波的信号预处理 99
4.8.3 信号提取方法 100
参考文献 102
第5章 电主轴电机定子电阻智能辨识方法 104
5.1 电主轴定子电阻特性分析 105
5.1.1 定子电阻对直接转矩控制性能的影响 105
5.1.2 定子电阻特性分析 107
5.2 RBF神经网络定子电阻参数辨识 113
5.3 混合智能定子电阻辨识 119
5.3.1 基于ANN-CBR的定子电阻参数辨识策略 119
5.3.2 混合智能定子电阻参数辨识算法 121
5.3.3 混合智能定子电阻辨识仿真试验 128
5.3.4 试验验证 129
5.4 基于随机扰动的生物地理学优化算法改进BP神经网络的定子电阻参数辨识 130
5.4.1 生物地理学优化算法 130
5.4.2 基于随机扰动的生物地理学优化算法 132
5.4.3 BP神经网络在电主轴定子电阻辨识上的应用 134
5.4.4 基于改进BP神经网络的定子电阻参数辨识 135
5.4.5 试验验证 136
参考文献 138
第6章 电主轴热态性能预测技术 142
6.1 电主轴温度场有限元模型 142
6.2 基于损耗试验的电主轴生热量计算 144
6.3 基于换热系数优化的电主轴温度场预测模型 145
6.3.1 基于遗传算法的电主轴温度场预测模型 146
6.3.2 基于小二乘法优化换热系数的电主轴温度场预测模型 152
6.4 预测模型精度分析 157
6.4.1 基于小二乘优化换热系数的电主轴温度场模型精度分析 157
6.4.2 基于遗传算法优化换热系数的电主轴温度场模型精度分析 158
6.4.3 不同方法优化换热系数的电主轴温度场模型精度对比 159
6.5 电主轴温度场预测模型损耗灵敏度分析 160
6.5.1 参数局部灵敏度分析方法 160
6.5.2 预测模型损耗灵敏度分析 161
6.6 电主轴热变形预测 162
6.6.1 电主轴热变形有限元模型 163
6.6.2 基于换热系数优化的电主轴热变形预测模型 165
参考文献 172
第7章 电主轴振动自动抑制技术 174
7.1 动平衡系统组成及工作原理 174
7.1.1 平衡头 174
7.1.2 传感器 176
7.2 动平衡系统软件设计 179
7.2.1 软件系统总体结构 179
7.2.2 主界面设计 180
7.2.3 信号采集 181
7.2.4 配重盘相位的获取 183
7.2.5 不平衡量与影响系数计算 187
7.2.6 校正质量移动 188
7.3 动平衡系统特性分析 191
7.3.1 转速对动平衡系统平衡效果的影响 191
7.3.2 试重角度对影响系数及平衡效果的影响 192
参考文献 193
第8章 智能化电主轴在数控机床上的应用 195
8.1 智能化数控机床关键技术 195
8.2 智能化电主轴系统 196
8.3 深度学习与电主轴智能化 198
8.3.1 深度学习在轴承故障诊断中的应用 199
8.3.2 深度学习在电主轴故障诊断中的应用 200
8.3.3 深度学习在电主轴状态评价中的应用 201
参考文献 203
第9章 陶瓷电主轴 205
9.1 陶瓷电主轴电磁特性 205
9.1.1 供电变频器工作特性 205
9.1.2 陶瓷电主轴漏磁 208
9.2 陶瓷电主轴振动噪声特性 210
9.2.1 陶瓷电主轴振动特性 210
9.2.2 陶瓷电主轴辐射噪声特性 212
参考文献 218
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