基于数字孪生的数控机床主轴故障预测方法研究

数控机床主轴在高速、重载和变工况条件下容易发生轴承磨损、转子不平衡、连接松动和热变形等故障。本文研究基于数字孪生的主轴故障预测方法。构建包含几何模型、物理模型、行为模型和规则模型的数字孪生体，建立虚实数据映射与同步机制。提取时域、频域和时频域特征，采用卷积神经网络和长短期记忆网络建立预测模型。通过实验平台验证，并与支持向量机和随机森林对比。结果表明，该方法能提高故障识别准确率和剩余寿命预测精度，降低误报和漏报。研究形成了数据采集、虚实同步、特征提取、模型预测、在线校正和维护决策的完整流程，可为数控机床主轴状态监测提供可实施方法。