砥石検出システム用センサー

この論文では、砥石車の状態を監視するために複数のセンサーの出力を組み合わせたニューラル ネットワークとファジー ロジック ベースのシステムの設計と実装について説明しています。研削プロセスの場合、単一の砥石車の寿命期間中のプロセスの状態は、砥石の切削能力の変化の関数にすぎないと想定できます。これが、砥石の状態監視が研削プロセスの自動監視システムにおいて重要な役割を果たす理由です。

砥石の状態監視を成功させるには、この目的に使用される信頼性が高く堅牢なセンサーに大きく依存します。人間のオペレーターがいない場合、センサーはプロセスを認識する能力を備えていなければなりません。異常を検出し、是正措置を開始します。プロセスの状態に相関するさまざまな信号があり、それらはさまざまなセンシングおよび処理技術の対象となります。これらの信号はそれぞれ、信頼性は異なりますが、対象の現象に関連する特徴を提供できます。したがって、プロセスの状態に関する情報を多数の異なるセンサーから収集することが最善の解決策となります。このようなアイデアを導入してインテリジェントセンシングシステムを実践するには、センサーフュージョン戦略を具体化する必要があります。

本研究では、複数のセンサを備えた監視システムを提案し、その性能を実験的に評価する。このシステムには、振動、音響放射、研削力の測定が含まれます。これらは砥石摩耗監視に有用な信号を生成しますが、信号の最適な構成と信号処理方法を選択する必要があります。

これは、フィードフォワードバックプロパゲーションニューラルネットワークによって行われます。ネットワークの調整手順の後、有益な特徴の数が、最初に使用された特徴のセットよりもはるかに少ないことが確認されました。同じニューラル ネットワークは、同時に砥石車の摩耗をモデル化できるため、意思決定手順にも適用できます。さらに,砥石の状態監視におけるセンサ統合のためのニューラルネットワークベースのファジィ論理決定システムについて議論した。

提案された手順を評価するために、さまざまな切削パラメータで研削中に収集されたデータが使用されました。実験中は、新品の砥石車、磨耗した砥石車、部分的に磨耗した砥石車が観察されました。測定信号ごとに、いくつかの統計的およびスペクトル的特徴が計算され、データ選択および分類手順の入力として使用されます。