Sensor voor slijpschijfdetectiesysteem

Het artikel wijst op het ontwerp en de implementatie van een neuraal netwerk en een op fuzzy logic gebaseerd systeem dat de output van verschillende sensoren combineert voor het monitoren van de toestand van slijpschijven. Er kan worden aangenomen dat in het geval van slijpprocessen de toestand van het proces tijdens de levensduur van een enkele slijpschijf slechts een functie is van de veranderingen in het snijvermogen van de schijf. Daarom speelt de monitoring van de wielconditie een cruciale rol in elk geautomatiseerd toezichtsysteem voor een slijpproces.

Een succesvolle monitoring van de toestand van de slijpschijf hangt voor een groot deel af van betrouwbare en robuuste sensoren die hiervoor worden gebruikt. Bij afwezigheid van menselijke operators moeten de sensoren processen kunnen herkennen. afwijkingen en het initiëren van corrigerende maatregelen. Er zijn verschillende signalen die correleren met de toestand van het proces en deze zijn het onderwerp van verschillende detectie- en verwerkingstechnieken. Elk van deze signalen kan een kenmerk verschaffen dat verband houdt met het fenomeen in kwestie, zij het met een variërende betrouwbaarheid. Het verzamelen van de maximale hoeveelheid informatie over de status van een proces van een aantal verschillende sensoren is dus de beste oplossing. Om een ​​dergelijk idee te introduceren in de praktijk moet een intelligent detectiesysteem worden geïmplementeerd dat strategieën voor sensorfusie belichaamt.

In deze studie wordt een monitoringsysteem met meerdere sensoren voorgesteld en de prestaties ervan worden experimenteel geëvalueerd. Dit systeem omvat onder meer de metingen van trillingen, akoestische emissie en slijpkrachten. Ze genereren de nuttige signalen voor de slijpschijfslijtagemonitoring, maar de beste configuratie van de signalen en signaalverwerkingsmethoden moeten worden geselecteerd.

Het wordt gedaan door een neuraal netwerk met feed-forward-back-propagatie. Na een afstemmingsprocedure van het netwerk werd vastgesteld dat het aantal informatieve kenmerken veel kleiner is dan de aanvankelijk gebruikte set kenmerken. Hetzelfde neurale netwerk kan ook worden toegepast in de besluitvormingsprocedure, omdat het tegelijkertijd de slijtage van slijpschijven kan modelleren. Daarnaast wordt een op een neuraal netwerk gebaseerd fuzzy logic beslissingssysteem voor sensorintegratie bij het monitoren van de toestand van slijpschijven besproken.

Om de voorgestelde procedures te evalueren, werden de gegevens gebruikt die werden verzameld tijdens het slijpen met een reeks snijparameters. Tijdens de experimenten werd de verse, versleten en gedeeltelijk versleten slijpschijf waargenomen. Voor elk meetsignaal worden enkele statistische en spectrale kenmerken berekend en gebruikt als input voor dataselectie- en classificatieprocedures.