机床关键部件状态智能监测方法研究综述

李松，孟博洋，向福星，李众杰，李茂月，刘献礼（哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室）

摘要：主轴、刀具和滚珠丝杠作为机床的关键功能部件，其运行状态直接影响机床加工质量和效率。传统基于人工经验的关键部件状态评估方法，在效率与准确性方面存在局限性。针对上述问题，文章围绕智能制造背景下的机床关键部件状态监测流程及热点技术开展综述。首先，根据关键部件的类型统计不同研究问题中传感器的部署类型和应用频次。其次，将核心技术归纳为状态特征提取和状态智能识别两大方面，并详细综述了时域分析、频域分析、时频域分析以及机理驱动、数据驱动、机理-数据融合驱动等方法的最新研究成果。最后，总结了机床关键部件状态智能监测面临的技术挑战，并从应用场景拓展、监测精度提升、监测手段创新等方面对未来的发展趋势进行了展望。

关键词：数控机床；主轴；刀具；滚珠丝杠；智能监测