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J-GLOBAL ID：202202241689844303   整理番号：22A0449081

センサ融合とパルス列解析に基づくワイヤEDM故障予測とプロセス制御【JST・京大機械翻訳】

Wire EDM failure prediction and process control based on sensor fusion and pulse train analysis

著者 (2件)： Abhilash P M (Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Palakkad, Palakkad, Kerala, India) ,  Chakradhar Dupadu (Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Palakkad, Palakkad, Kerala, India)
資料名： International Journal of Advanced Manufacturing Technology  (International Journal of Advanced Manufacturing Technology)
巻： 118  号： 5-6  ページ： 1453-1467  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： 本研究は,ワイヤ放電加工中の加工故障を予測するためのニューラルネットワーク分類モデルの開発を目的とする。また,プロセス制御アルゴリズムは,故障前の残りの有用な時間に基づいて,プロセスパラメータを再調整する。提案した方法論では,人工ニューラルネットワーク(ANN)分類器は入力として4つのインプロセス放電特性を受ける。これらの抽出された特徴は,放電エネルギー,スパーク周波数,開放火花比,および短絡比である。出力クラスは,通常の機械加工,ワイヤ破損,およびスパーク不在である。18の実験を,90%の分類精度で,分類器モデルを訓練するための完全な要因計画に従って実施した。並列に,他の訓練されたANNモデルは,破壊前の残りの有用な時間を予測し,それに基づいて,加工安定性を回復するためのプロセスパラメータを再調整する。アルゴリズムは連続故障フリー加工を確実にするのに成功した。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 ,  *故障 ,  *プロセス制御 ,  ニューラルネットワーク ,  機械工作 ,  *パルス列 ,  *パルス ,  *金属線 ,  プロセスパラメータ ,  *ワイヤ放電加工 ,  センサフュージョン
準シソーラス用語： 分類精度 ,  制御アルゴリズム ,  *故障予知 ,  放電エネルギー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ワイヤ放電加工 ,  パルス分類 ,  状態監視 ,  短絡回路 ,  ニューラルネットワーク分類 ,  ワイヤ切断 ,  プロセス制御

分類 (1件)： 特殊加工  (QC04000Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： センサ融合 ,  パルス列 ,  解析 ,  ワイヤEDM ,  故障予測 ,  プロセス制御