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  數控車床的故障預報樣本數據是一項十分重要的數據，是我們主要對數控車床的故障預報動態性能分析和評價的基礎，是建立車床運行性能分析和評價體系的關鍵。采集和模擬數控機床典型功能部件的主要故障，通過精度、振動、噪聲、聲發射、溫度、力、位移和圖像等各類測試儀器系統采集故障診斷預報所需的設備運行狀態信號，為單位監測技術與裝備的研發提供了真實可靠的試驗樣本數據，為進一步實現整機樣本數據除處理和樣本數據建庫提供了樣本數據信息。數據樣本獲取方法：
     
1.對機床的位移、速度、加速度、振幅與頻率進行機械動態特性的樣本數據采集，利用激光干涉儀進行機床機械動態特性測量試驗，以示波器的方法實時顯示來自激光系統的連續數據"流"，對運動和定位特性進行測量及樣本數據的獲取。
     
2.為實現基于時間的動態測量及樣本獲取，利用基于時間的采集使動態軟件提供相對位移數據，通過程序設置來完成采集時間范圍內數據的保存。采用比利時SCM--SCM--V8振動噪聲測試分析系統和某振動噪聲研究所的INV--USB高速數據采集及分析處理系統，對機床實際加工時的動態特性進行測量和樣本獲取試驗。
     
3.采用美國某公司的DISP系統對刀具的破損及磨損類故障進行樣本獲取試驗，通過聲發射測量試驗分析，由檢測得到的RMS電壓信號、頻率質心信號、峰值頻率信號等評價刀具的磨損程度；采用DISP系統進行刀具磨損程度的樣本獲取試驗。

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