Sensors slīpripas noteikšanas sistēmai

Rakstā ir norādīts uz neironu tīkla un izplūdušo loģiku balstītas sistēmas projektēšanu un ieviešanu, kas apvieno vairāku sensoru izejas slīpripas stāvokļa uzraudzībai. Var pieņemt, ka slīpēšanas procesu gadījumā procesa stāvoklis viena slīpripas dzīves periodā ir tikai diska griešanas spējas izmaiņu funkcija. Tāpēc riteņu stāvokļa uzraudzībai ir izšķiroša loma jebkurā slīpēšanas procesa automatizētajā uzraudzības sistēmā.

Veiksmīga slīpripas stāvokļa uzraudzība lielā mērā ir atkarīga no uzticamiem un izturīgiem sensoriem, kas tiek izmantoti šim nolūkam. Ja nav cilvēku operatoru, sensoriem ir jāspēj atpazīt procesu. novirzes un uzsākt koriģējošus pasākumus. Ir dažādi signāli, kas korelē ar procesa stāvokli, un tie ir pakļauti dažādām uztveršanas un apstrādes metodēm. Katrs no šiem signāliem spēj nodrošināt pazīmi, kas saistīta ar interesējošo fenomenu, lai gan ar atšķirīgu ticamību. Tāpēc vislabākais risinājums ir savākt maksimālo informācijas daudzumu par procesa stāvokli no vairākiem dažādiem sensoriem. Lai ieviestu šādu ideju, lai praktizētu inteliģentu sensoru sistēmu, kas iemieso sensoru saplūšanas stratēģijas.

Šajā pētījumā ir piedāvāta monitoringa sistēma ar vairākiem sensoriem un eksperimentāli novērtēta tās darbība. Šī sistēma ietver vibrācijas, akustiskās emisijas un slīpēšanas spēku mērījumus. Tie ģenerē noderīgus signālus slīpripas nodiluma uzraudzībai, taču ir jāizvēlas labākā signālu konfigurācija un signālu apstrādes metodes.

To veic ar atgriezeniskās saites izplatīšanās neironu tīklu. Pēc tīkla skaņošanas procedūras tika konstatēts, ka informatīvo pazīmju skaits ir daudz mazāks nekā sākotnēji izmantotā funkciju kopa. To pašu neironu tīklu var izmantot arī lēmumu pieņemšanas procedūrā, jo tajā pašā laikā tas spēj modelēt slīpripas nodilumu. Turklāt tiek apspriesta neironu tīkla bāzes izplūdušo loģisko lēmumu sistēma sensoru integrācijai slīpripas stāvokļa uzraudzībā.

Lai novērtētu piedāvātās procedūras, tika izmantoti dati, kas savākti slīpējot ar dažādiem griešanas parametriem. Eksperimentu laikā tika novērots svaigs, nolietots un daļēji nolietots slīprips. Katram mērīšanas signālam tiek aprēķinātas dažas statistiskās un spektrālās pazīmes un izmantotas kā ievade datu atlases un klasifikācijas procedūrām.