연삭 휠 감지 시스템용 센서

이 논문에서는 연삭 휠 상태 모니터링을 위해 여러 센서의 출력을 결합하는 신경망 및 퍼지 논리 기반 시스템의 설계 및 구현을 지적합니다. 연삭 공정의 경우 단일 연삭 휠 수명 기간 동안의 공정 상태는 휠 절단 능력의 변화에 ​​따른 함수일 뿐이라고 가정할 수 있습니다. 이것이 바로 휠 상태 모니터링이 연삭 공정의 자동화 감독 시스템에서 중요한 역할을 하는 이유입니다.

성공적인 연삭 휠 상태 모니터링은 이러한 목적에 사용되는 신뢰할 수 있고 견고한 센서에 크게 좌우됩니다. 작업자가 없을 경우 센서는 프로세스를 인식할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다. 이상을 발견하고 시정 조치를 시작합니다. 프로세스 상태와 상관관계가 있는 다양한 신호가 있으며 이는 다양한 감지 및 처리 기술의 대상입니다. 이러한 각 신호는 다양한 신뢰성에도 불구하고 관심 있는 현상과 관련된 기능을 제공할 수 있습니다. 따라서 다양한 센서로부터 프로세스 상태에 대한 정보를 최대한 수집하는 것이 최선의 솔루션입니다. 이러한 아이디어를 도입하기 위해서는 센서 융합 전략을 구현한 지능형 센싱 시스템을 구현해야 합니다.

본 연구에서는 다중 센서를 이용한 모니터링 시스템을 제안하고 그 성능을 실험적으로 평가한다. 이 시스템에는 진동, 음향 방출 및 연삭력 측정이 포함됩니다. 이는 연삭 휠 마모 모니터링에 유용한 신호를 생성하지만 최상의 신호 구성 및 신호 처리 방법을 선택해야 합니다.

이는 피드포워드 역전파 신경망에 의해 수행됩니다. 네트워크 조정 절차 후에 정보 기능의 수가 처음에 사용된 기능 세트보다 훨씬 적다는 것이 확인되었습니다. 동시에 연삭 휠 마모를 모델링할 수 있기 때문에 동일한 신경망을 의사 결정 절차에도 적용할 수 있습니다. 게다가, 연삭 휠 상태 모니터링에 센서 통합을 위한 신경망 기반 퍼지 논리 결정 시스템이 논의됩니다.

제안된 절차를 평가하기 위해 다양한 절삭 매개변수를 사용하여 연삭하는 동안 수집된 데이터가 사용되었습니다. 실험 중에 신선하고 마모되었으며 부분적으로 마모된 연삭 휠이 관찰되었습니다. 각 측정 신호에 대해 몇 가지 통계 및 스펙트럼 특징이 계산되어 데이터 선택 및 분류 절차를 위한 입력으로 사용됩니다.