机床与液压

作者：梁泽明，周盛，张新宸，索海龙，高建民

单位：中航西安飞机工业集团股份有限公司；中航西安飞机工业集团股份有限公司；西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室；西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室；西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室

关键词：机床主轴;状态评估;多源信息融合

针对单一信息源监测方法难以全面反映主轴运行状态的问题，提出一种基于多源信息融合的主轴状态评估方法。对采集的振动、温度和电流信号进行预处理，并对各类信号进行时域、频域和时频域特征的提取，得到24维特征矩阵；采用主成分分析对多源特征进行融合分析，对高维特征矩阵进行降维，实现多源信息的高效整合；最后，通过构建主轴状态指数，输出数据融合结果，实现机床主轴的状态评估。结果表明：融合后的特征指数能清晰区分5种不同状态，各类状态在特征空间呈现良好可分性；多源信息融合的离散度（0.089 7）显著低于单一振动（0.103 3）、电流（0.152 3）和温度（0.162 9）信息源，证明融合方法能有效抑制噪声干扰，提高评估稳定性。该方法为机床主轴的预测性维护提供了技术支持，可推广应用于其他复杂机电系统的状态评估。

来源：2026年第6期

《机床与液压》期刊编辑部

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