Сензор за система за откриване на шлифовъчни дискове

Документът посочва проектирането и внедряването на невронна мрежа и система, базирана на размита логика, комбинираща изходите на няколко сензора за наблюдение на състоянието на шлифовъчния диск. Може да се предположи, че в случай на процеси на смилане, състоянието на процеса по време на единичен период на живот на шлифовъчното колело е само функция на промените в способността за рязане на колелото. Ето защо мониторингът на състоянието на диска играе решаваща роля във всяка автоматизирана система за наблюдение на процеса на смилане.

Успешното наблюдение на състоянието на шлифовъчния диск зависи до голяма степен от надеждни и здрави сензори, използвани за тази цел. При липса на човешки оператори сензорите трябва да имат способността да разпознават процеса. аномалии и инициирайте коригиращи действия. Има различни сигнали, които корелират със състоянието на процеса и са обект на различни техники за отчитане и обработка. Всеки от тези сигнали е в състояние да предостави характеристика, свързана с интересуващото ни явление, макар и с различна надеждност. Така че събирането на максимален обем информация за състоянието на даден процес от няколко различни сензора е най-доброто решение. За да се въведе такава идея, трябва да се приложи практика на интелигентна сензорна система, включваща стратегии за сливане на сензори.

В това изследване е предложена система за мониторинг с множество сензори и ефективността й е експериментално оценена. Тази система включва измервания на вибрации, акустични емисии и сили на смилане. Те генерират полезните сигнали за наблюдение на износването на шлифовъчния диск, но трябва да се избере най-добрата конфигурация на сигналите и методите за обработка на сигнали.

Това се извършва от невронна мрежа за предаване напред и обратно. След процедура по настройка на мрежата се установи, че броят на информационните характеристики е много по-малък от първоначално използвания набор от характеристики. Същата невронна мрежа може да се приложи и в процедурата за вземане на решение, тъй като в същото време е в състояние да моделира износването на шлифовъчния диск. Освен това се обсъжда базирана на невронна мрежа размита логическа система за вземане на решения за интегриране на сензори при мониторинг на състоянието на шлифовъчния диск.

За да се оценят предложените процедури, бяха използвани данните, събрани по време на смилане с набор от параметри на рязане. По време на експериментите се наблюдава прясно, износено и частично износено шлифовъчно колело. За всеки измервателен сигнал се изчисляват няколко статистически и спектрални характеристики и се използват като вход за процедури за избор на данни и класификация.