摘要
电主轴作为数控机床的关键部件，其运行状态直接影响到加工精度和效率。
因此，及时准确地识别电主轴故障对于保障机床稳定运行、提高生产效率和产品质量至关重要。
传统的故障诊断方法通常依赖于专家经验和信号处理技术，但随着机床结构复杂化和工作环境多样化，这些方法面临着适应性差、诊断效率低等问题。
而数据驱动方法，尤其是深度学习技术的快速发展，为电主轴故障识别提供了新的解决方案。
本文首先介绍了电主轴故障识别的背景及意义，并对国内外研究现状进行综述。
然后，详细阐述了数据驱动方法在故障识别中的应用，并分析了其优势和挑战。
最后，对未来电主轴故障识别技术的发展趋势进行了展望。
关键词：电主轴；故障识别；数据驱动；深度学习；智能诊断
#1.1研究背景及意义
电主轴作为数控机床的核心部件之一，集成了主轴、轴承、电机等多个功能单元，其性能直接影响到机床的加工精度、效率和稳定性。
然而，由于工作环境恶劣、负载变化频繁等因素，电主轴容易出现各种故障，例如轴承磨损、转子不平衡、定子绕组短路等。
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