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J-GLOBAL ID：201702238487226270   整理番号：17A1124834

マルチセンサ信号とMahalanobis-Taguchiシステムを用いた切削工具摩耗分類と検出【Powered by NICT】

Cutting tool wear classification and detection using multi-sensor signals and Mahalanobis-Taguchi System

著者 (4件)： Rizal M. (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Syiah Kuala University (UNSYIAH), Darussalam, Banda Aceh 23111, Indonesia) ,  Ghani J.A. (Department of Mechanical and Materials Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM, 43600 Bangi, Malaysia) ,  Nuawi M.Z. (Department of Mechanical and Materials Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM, 43600 Bangi, Malaysia) ,  Haron C.H.C. (Department of Mechanical and Materials Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM, 43600 Bangi, Malaysia)
資料名： Wear  (Wear)
巻： 376-377  号： PB  ページ： 1759-1765  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0377A  ISSN： 0043-1648  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 加工工程中の切削工具摩耗の検出は自動生産システムにおける最も重要な問題の一つである。本研究はマルチセンサ信号とMahalanobis-Taguchiシステム(MTS)を用いたフライス加工プロセスにおける工具摩耗の分類と検出のための新しいアプローチを提案した。MTSは多次元系を解くためにしばしば用いられ,各クラスに対して個々の測定尺度を作成することにより,参照スケールを構築するために情報を統合した意思決定とパターン認識システムの一つである。これらの測定スケールは各試料のためのMahalanobis距離(MD)に基づいている。直交配列(OA)と信号対雑音(SN)比が重要変数を同定するために使用されており,これらの変数は,測定スケールの縮小モデルを構築した。Mahalanobis距離(MD)値は鋭い切削工具,媒体摩耗と臨界摩耗条件下で加工信号の六チャンネルから抽出した特徴データセットに基づいて計算した。エンドミル加工AISIP20+Ni工具鋼の実験データは,基準空間を構築し,システムを最適化し,検証するために使用した。結果は,切削工具条件の媒体摩耗と臨界摩耗段階をリアルタイムで検出できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： パターン認識 ,  *切削 ,  エンドミル加工 ,  *工具摩耗 ,  媒質 ,  *切削工具 ,  直交配列 ,  生産システム ,  意思決定 ,  *摩耗 ,  最適化 ,  雑音 ,  チャネル
準シソーラス用語： Mahalanobis距離 ,  *マルチセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 工具摩耗の検出 ,  Mahalanobis-Taguchiシステム ,  マルチセンサ

分類 (2件)： 潤滑一般  (QB02010S) ,  固体の機械的性質一般  (BL01021C)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチセンサ ,  切削工具 ,  摩耗 ,  分類