Sensor for deteksjonssystem for slipehjul

Papiret peker på design og implementering av et nevralt nettverk og fuzzy logic-basert system som kombinerer utgangene fra flere sensorer for overvåking av slipeskivens tilstand. Det kan antas at når det gjelder slipeprosesser, er prosessens tilstand i løpet av en enkelt slipeskiveleveperiode kun en funksjon av endringene i skiveskjæringsevnen. Dette er grunnen til at overvåking av hjulets tilstand spiller en avgjørende rolle i ethvert automatisert overvåkingssystem for en slipeprosess.

En vellykket tilstandsovervåking av slipeskiven avhenger i stor grad av pålitelige og robuste sensorer som brukes til dette formålet. I fravær av menneskelige operatører, må sensorene ha evnen til å gjenkjenne prosess. abnormiteter og sette i gang korrigerende tiltak. Det er forskjellige signaler som korrelerer med tilstanden til prosessen, og de er gjenstand for forskjellige sanse- og prosesseringsteknikker. Hvert av disse signalene er i stand til å gi en funksjon relatert til fenomenet av interesse, men med varierende pålitelighet. Så å samle inn maksimal informasjon om tilstanden til en prosess fra en rekke forskjellige sensorer er den beste løsningen. For å introdusere en slik idé for å praktisere et intelligent sensingssystem som omfatter strategier for sensorfusjon, bør implementeres.

I denne studien foreslås et overvåkingssystem med flere sensorer, og ytelsen til det er eksperimentelt evaluert. Dette systemet inkluderer målinger av vibrasjon, akustisk emisjon og slipekrefter. De genererer nyttige signaler for overvåking av slitasje på slipeskiven, men den beste konfigurasjonen av signalene og signalbehandlingsmetodene må velges.

Det gjøres av et nevrale nettverk for feed forward-back-utbredelse. Etter en innstillingsprosedyre av nettverket ble det fastslått at antallet informative funksjoner er mye mindre enn det opprinnelig brukte settet med funksjoner. Det samme nevrale nettverket kan også brukes i beslutningsprosedyren fordi det samtidig er i stand til å modellere slitasje på slipeskivene. Dessuten diskuteres et nevralt nettverk basert fuzzy logic beslutningssystem for sensorintegrasjon i slipeskivens tilstandsovervåking.

For å evaluere de foreslåtte prosedyrene ble dataene samlet under sliping med en rekke skjæreparametere brukt. Den ferske, slitte og delvis slitte slipeskiven ble observert under forsøkene. For hvert målesignal blir noen få statistiske og spektrale trekk beregnet og brukt som input for datavalg og klassifiseringsprosedyrer.