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作者与发表信息：
本文由不具名的作者团队撰写，发表在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》期刊上，手稿编号为TII-22-0373，文章类型为Regular Paper。研究背景所属的学术领域为工业电子与信息学，主题集中于通过惯性传感器对滚珠丝杠进行健康监测。
滚珠丝杠作为机械传动系统的重要组件，广泛运用于高精度工业设备，例如计算机数控加工设备（CNC machines）和工业机器人。其主要功能是将旋转运动转换为线性运动，其性能对设备的操作精度和再现性起着至关重要的作用。然而，滚珠丝杠在长期使用过程中易因机械磨损而导致预加载（preload）损失，最终引发反向间隙（backlash），进而影响系统的精度和合规性行为。据统计，高达19%的机床故障可以归因于滚珠丝杠的退化。尤其在半导体制造中，滚珠丝杠的精度问题可能导致高昂的产品损失。因此，开发一种能够早期检测滚珠丝杠退化、诊断故障模式并预测其未来降解轨迹的工具显得尤为重要。然而，现有的监测方法多存在离线数据采集、需复杂几何参数或无法提供退化量级定量估计等局限性。为了弥补这些不足，本文提出了一种基于惯性传感器的两阶段监测方案，用于滚珠丝杠健康状态的在线和离线诊断与反向间隙误差估计。
本文的研究工作主要分为两个阶段，每个阶段包含具体的实验设计与数据分析流程。
第一阶段设计了一种基于振动传感器和控制器信号的在线监测方法，以用于早期潜在故障的发现与故障严重程度的跟踪。具体实验步骤如下：
1. 研究对象：实验使用一个线性轴运动平台，滚珠丝杠安装于一个重达1700千克的混凝土基础上。丝杠通过电机驱动，传动滑块位置在450mm范围内往复运动，同时负载100千克钢块以加速退化。
2. 数据采集：利用安装在滚珠螺母上的两个三轴加速度计和附在钢块上的惯性测量单元（IMU，内部含有三轴加速度计和速率陀螺仪）收集传感器数据，同时记录控制器的速度和扭矩信号。数据以10kHz采样率每30分钟记录10秒以实现24/7在线采集。
3. 信号处理与特征提取：数据经过预处理提取稳态和瞬态信号，然后计算功率谱密度（PSD）以得到振动频谱特征，从中提取例如基频（40Hz）及其谐波（80Hz与120Hz）处的振幅等特征值，最终形成30个特征集合。
4. 特征选择与异常检测：利用Fisher评分在给定的健康与故障数据中筛选七个最高得分特征构建故障检测特征矩阵，并应用主成分分析（PCA）结合Hotelling’s T²统计量完成在线故障检测。
当第一阶段检测到故障后，切换至第二阶段估算滚珠丝杠的反向间隙误差，具体步骤如下：
1. 数据采集：实验每隔数天进行一次完整数据采集，往复运动速度分为20mm/s、100mm/s和500mm/s三种，共执行90次完整行程。IMU数据以约1613Hz速率采样，用于测量各自由度的误差运动信号。
2. 信号相关性分析：为了检测反向间隙，计算正向和反向运动中误差信号的相关性，并通过垂直误差和角度误差（如水平直线度误差）确定微米级信号移位，从中提取丝杠反向间隙变化量。
3. 数据拟合与过滤：应用Savitzky-Golay滤波器进一步平滑误差估计数据，并根据位置位移变化趋势计算反向间隙值，同时验证其与实验记录值一致性。
本研究提出了一种创新性的滚珠丝杠健康监测方法，结合在线和离线两阶段数据处理，实现了早期故障检测、退化趋势监控和反向间隙定量估计。与传统方法相比，本方法无需复杂系统几何参数，自动化程度高，适合工业现场应用。实验结果表明惯性测量单元（IMU）数据尤其在低速模式下表现出优异的反向间隙监测能力，为机床精度管理和预养护策略提供了新的智能化工具。此外，该方法还能减小生产中断时间，增强生产系统可靠性。
作者建议未来需重复运行至故障实验以验证研究结果，并同时增加更稳健的物理测量方式以进一步提高算法的验证精度。此外，可在不同滚珠丝杠类型和工业场景测试此方法，评估其广泛适用性及进一步优化性能。
以上为对这篇文献内容的总结与报告。