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J-GLOBAL ID：202202233713239698   整理番号：22A0620946

SSA-BLSTMモデルへのPCAと1ホットエンコーディングの適用によるドリル加工における工具摩耗タイプの正確な検出【JST・京大機械翻訳】

An accurate detection of tool wear type in drilling process by applying PCA and one-hot encoding to SSA-BLSTM model

著者 (5件)： Mahmood Jawad (Key Laboratory of High-Performance Manufacturing for Aero Engine, Northwestern Polytechnical University, Ministry of Industry and Information Technology, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Mahmood Jawad (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Luo Ming (Key Laboratory of High-Performance Manufacturing for Aero Engine, Northwestern Polytechnical University, Ministry of Industry and Information Technology, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Luo Ming (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Rehman Mudassar (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China)
資料名： International Journal of Advanced Manufacturing Technology  (International Journal of Advanced Manufacturing Technology)
巻： 118  号： 11-12  ページ： 3897-3916  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0397A  ISSN： 0268-3768  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 工具条件監視(TCM)は,製造業における高い生産性を達成するための先進生産システムにおいて重要である。本研究の主な目的は,高品質工具摩耗検出システムを設計することである。この方法論を,通常の工具,クレータ摩耗工具,チゼル摩耗工具,逃げ面摩耗工具,および外側コーナー摩耗工具を用いて,ドリル加工を行うため,CNCドリル加工機に動力計を設置することにより,実験的に実行した。原力信号データからの雑音の除去と特徴の抽出を特異スペクトル解析(SSA)アルゴリズムを用いて行った。主成分分析(PCA)の技術に基づくアルゴリズムを次元縮小のために設計して,モデルのオーバーフィッティングを避けることによって性能,精度,および効率を改善する。初期停止とドロップアウトアルゴリズムを設計して,過剰適合問題を効果的に克服した。両技法は,最も適当な数の時代の自動選択により訓練プロセスを効率的にした。モデルのターゲット変数のテキスト形式を,深層学習アルゴリズムとして1ホットエンコードを用いてバイナリ数値形式に変換した。モデルは,試験ツールが摩耗されるか,また,工具摩耗のタイプを予測し,また,97.94%の精度を達成するかどうかを決定する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2021 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 ,  雑音 ,  *摩耗 ,  生産システム ,  品質 ,  *工具摩耗 ,  監視 ,  スペクトル解析 ,  製造業 ,  動力計 ,  深層 ,  主成分分析 ,  次元縮小 ,  *ドリル加工 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 高品質 ,  特異スペクトル解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 掘削 ,  工具摩耗 ,  SSA-BLSTM ,  PCA

分類 (3件)： その他の切削  (QC02040C) ,  旋削,中ぐり  (QC02020G) ,  潤滑一般  (QB02010S)

タイトルに関連する用語 (6件)： モデル ,  PCA ,  エンコーディング ,  ドリル加工 ,  工具摩耗 ,  タイプ