文献

J-GLOBAL ID：202102283589596317   整理番号：21A0615130

マルチセンサデータに基づく工具同定と摩耗状態評価の新しい方法【JST・京大機械翻訳】

A Novel Method for Tool Identification and Wear Condition Assessment Based on Multi-Sensor Data

著者 (4件)： Liu Yirong ,  Wang Fuan ,  Lv Jiechao ,  Wang Xiaoli
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 8  ページ： 2746  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 産業4.0の開発は,現代のフライス加工技術のためのより高い必要条件を提唱した。工作機械加工中のミリング工具摩耗の程度のモニタリングは製品品質を改善し,生産損失を低減する。工作機械の加工プロセスにおいて,多くの種類のツールが通常使用され,種々のツールの種々のセンサの信号特性は異なる。したがって,工具摩耗評価の前に,本論文はスピンドル電流データに従って工具タイプを同定した。工具型認識の後,本論文は工具力データ,振動データ,アコースティックエミッション信号,および他のマルチセンサデータに従って工具摩耗度を評価した。最初にElmanニューラルネットワークとAdaboostアルゴリズムを結合してElman_Adaboost強予測子を構築した。次に,7つのセンサデータの分散と平均を,強い予測子を入力する特性量として選択した。最後に,工具の摩耗度を測定するために,3つの摩耗量を得た。本論文で提案した方法は,Matlabによって実行して,本方法の有効性は,PHM(PrognosticsとHealth Management)学会によって提供される競争データを使用して確認した。結果は,同じ工具摩耗の平均評価精度が92%以上であり,類似の工具摩耗のそれは85%以上であることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  電流 ,  *摩耗 ,  工作機械 ,  工具摩耗 ,  スピンドル ,  フライス加工 ,  信号特性 ,  データ処理 ,  センサ ,  有効性 ,  製品品質
準シソーラス用語： MATLAB ,  摩耗量 ,  AE信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 工具摩耗 ,  Elman Adaboost ,  マルチセンサ ,  データ処理

分類 (1件)： フライス加工  (QC02030R)

引用文献 (22件)：

• Xie, G.R.; Xie, W.A. Research on Tool Materials for High-Speed Cutting. Appl. Mech. Mater. 2014, 644-650, 4792-4794.
• Rahman, M.; Wang, Z.G.; Wong, Y.S. A Review on High-Speed Machining of Titanium Alloys. JSME Int. J. Ser. C Mech. Syst. Mach. Elem. Manuf. 2005, 49, 11-20.
• Linke, B.S. Review on Grinding Tool Wear with Regard to Sustainability. J. Manuf. Sci. Eng. 2015, 137.
• Han, Z.; Jin, H.; Fu, H. Cutting force prediction models of metal machining processes: A review. In Proceedings of the 2015 International Conference on Estimation, Detection and Information Fusion (ICEDIF), Harbin, China, 10-11 January 2015; pp. 323-328.
• Fernández, D.; Sandá, A.; Bengoetxea, I. Cryogenic milling: Study of the effect of CO2 cooling on tool wear when machining Inconel 718, grade EA1N steel and Gamma TiAl. Lubricants 2019, 7, 10.

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  センサデータ ,  工具 ,  同定 ,  摩耗 ,  状態評価