Andur lihvketta tuvastamise süsteemile

Paber osutab närvivõrgu ja hägusloogikal põhineva süsteemi kavandamisele ja rakendamisele, mis ühendab mitme anduri väljundid lihvketta seisundi jälgimiseks. Võib eeldada, et lihvimisprotsesside puhul on protsessi olek ühe lihvketta eluea jooksul vaid funktsioon ketta lõikevõime muutustest. Seetõttu on ratta seisukorra jälgimisel ülioluline roll igas lihvimisprotsessi automatiseeritud järelevalvesüsteemis.

Lihvketta seisukorra edukas jälgimine sõltub suurel määral selleks otstarbeks kasutatavatest usaldusväärsetest ja vastupidavatest anduritest. Inimoperaatorite puudumisel peab anduritel olema võime protsessi ära tunda. kõrvalekaldeid ja alustada parandusmeetmeid. Protsessi olukorraga korreleeruvaid signaale on mitmesuguseid ning nende tuvastamise ja töötlemise tehnikad on erinevad. Kõik need signaalid on võimelised pakkuma huvipakkuva nähtusega seotud omadust, kuigi erineva usaldusväärsusega. Seega on parim lahendus koguda erinevatelt anduritelt protsessi oleku kohta võimalikult palju teavet. Sellise idee juurutamiseks tuleks rakendada intelligentset andurisüsteemi, mis hõlmab andurite liitmise strateegiaid.

Selles uuringus pakutakse välja mitme anduriga seiresüsteem ja selle toimivust hinnatakse eksperimentaalselt. See süsteem hõlmab vibratsiooni, akustilise emissiooni ja lihvimisjõudude mõõtmist. Need genereerivad kasulikke signaale lihvketta kulumise jälgimiseks, kuid tuleb valida parim signaalide konfiguratsioon ja signaalitöötlusmeetodid.

Seda teeb edasi-tagasi levimise närvivõrk. Pärast võrgu häälestamise protseduuri tehti kindlaks, et informatiivsete funktsioonide arv on palju väiksem kui algselt kasutatud funktsioonide kogum. Sama närvivõrku saab rakendada ka otsustusprotsessis, kuna see suudab samal ajal modelleerida lihvketta kulumist. Lisaks käsitletakse närvivõrgupõhist fuzzy-loogika otsustussüsteemi andurite integreerimiseks lihvketta seisundi jälgimiseks.

Kavandatud protseduuride hindamiseks kasutati erinevate lõikeparameetritega jahvatamisel kogutud andmeid. Katsete käigus vaadeldi värsket, kulunud ja osaliselt kulunud lihvketast. Iga mõõtesignaali jaoks arvutatakse välja mõned statistilised ja spektraalsed tunnused ning neid kasutatakse andmete valiku ja klassifitseerimise protseduuride sisendina.