Senzor za sistem detekcije brusne ploče

U radu se ukazuje na dizajn i implementaciju neuronske mreže i sistema zasnovanog na fazi logike koji kombinuje izlaze nekoliko senzora za praćenje stanja brusnog kola. Može se pretpostaviti da je u slučaju procesa brušenja, stanje procesa tokom jednog životnog vijeka brusnog kotača samo funkcija promjena u sposobnosti rezanja kotača. Zbog toga nadzor stanja kotača igra ključnu ulogu u svakom automatizovanom sistemu za nadzor procesa brušenja.

Uspješno praćenje stanja brusne ploče u velikoj mjeri ovisi o pouzdanim i robusnim senzorima koji se koriste u tu svrhu. U nedostatku ljudskih operatera, senzori moraju imati sposobnost prepoznavanja procesa. abnormalnosti i pokrenuti korektivne mjere. Postoje različiti signali koji su u korelaciji sa stanjem procesa i oni su predmet različitih sensinga i tehnika obrade. Svaki od ovih signala može pružiti osobinu koja se odnosi na fenomen od interesa, iako sa različitom pouzdanošću. Dakle, prikupiti maksimalnu količinu informacija o stanju procesa od više različitih senzora je najbolje rješenje. Da bi se uvela takva ideja za praktikovanje inteligentnog senzorskog sistema koji sadrži strategije za fuziju senzora, trebalo bi da se implementira.

U ovoj studiji je predložen sistem za praćenje sa više senzora i njegov rad je eksperimentalno procenjen. Ovaj sistem uključuje mjerenja vibracija, akustične emisije i sile brušenja. Oni generiraju korisne signale za praćenje istrošenosti brusnih ploča, ali se mora odabrati najbolja konfiguracija signala i metode obrade signala.

To se radi putem neuronske mreže sa povratnom spregom. Nakon postupka podešavanja mreže ustanovljeno je da je broj informativnih karakteristika mnogo manji od inicijalno korištenog skupa karakteristika. Ista neuronska mreža može se primijeniti iu postupku donošenja odluka, jer istovremeno može modelirati trošenje brusnih ploča. Osim toga, raspravlja se o sistemu odlučivanja zasnovanom na neuronskoj mreži fuzzy logic za integraciju senzora u praćenju stanja brusne ploče.

Za evaluaciju predloženih postupaka korišteni su podaci prikupljeni prilikom mljevenja s nizom parametara rezanja. Tokom eksperimenata uočena je svježa, istrošena i djelomično istrošena brusna ploča. Za svaki mjerni signal izračunava se nekoliko statističkih i spektralnih karakteristika koje se koriste kao ulaz za odabir podataka i procedure klasifikacije.