Pregled bibliografske jedinice broj: 299331
Razvoj hibridnog estimatora trošenja alata i metoda vođenja alatnog stroja
Razvoj hibridnog estimatora trošenja alata i metoda vođenja alatnog stroja, 2007., doktorska disertacija, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb
CROSBI ID: 299331 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Razvoj hibridnog estimatora trošenja alata i metoda vođenja alatnog stroja
(Development of a hybrid tool wear monitoring system and machine tool control methods)
Autori
Brezak, Danko
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija
Fakultet
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Mjesto
Zagreb
Datum
10.05
Godina
2007
Stranica
178
Mentor
Majetić, Dubravko
Ključne riječi
nadzor trošenja reznih alata; hibridni estimator parametra trošenja; neizrazita logika bez pravila ponašanja; metoda vektorski podržanog učenja; adaptivno vođenje alatnih strojeva; vođenje prema postojanosti reznih alata; umjetne neuronske mreže
(cutting tool wear monitoring; flank wear hybrid estimator; fuzzy logic without rule base; support vector machines; adaptive machine control; tool durability control; artificial neural networks)
Sažetak
U radu je razmatrana problematika razvoja sustava za nadzor trošenja reznih alata i metoda adaptivnog vođenja alatnih strojeva prema postojanosti rezne oštrice, imajući u vidu njihov značaj u projektiranju suvremenih inteligentnih obradnih sustava. U tom je smislu, u prvom dijelu rada, detaljno opisan i analiziran predloženi model hibridnog estimatora parametra trošenja zasnovan na dva serijski povezana modula. Najprije je formiran klasifikacijski modul zasnovan na analitičkom konceptu neizrazite logike bez pravila ponašanja. Time je omogućena primjena neizrazitog odlučivanja bez ograničenja u broju značajki trošenja, čime se podiže stupanj pouzdanosti i robusnosti navedenog modula kao nužnih uvjeta preciznije procjene stupnja istrošenosti. Do konačne se vrijednosti parametra trošenja iz klasificiranog područja trošenja dolazi primjenom modula za estimaciju. On je izveden primjenom regresijskog algoritma metode vektorski podržanog učenja, čime se nastojalo osigurati konačno rješenje u optimalnoj formi s obzirom na odabranu strukturu modula. U drugome je dijelu rada analiziran koncept adaptivnog vođenja alatnog stroja, pri čemu je željeni stupanj istrošenosti u prethodno definiranom vremenu obrade realiziran vođenjem preko parametra brzine rezanja. Osim navedenog kriterija, dodatnu je funkciju cilja predstavljala i maksimalna produktivnost procesa ograničena njegovim tehnološkim karakteristikama. Algoritam vođenja realiziran je umjetnom neuronskom mrežom zasnovanom na radijalnim baznim funkcijama, a šum generiran pogreškom u estimaciji iznosa parametra trošenja filtriran je korištenjem modificirane dinamičke neuronske mreže. Algoritmi umjetnih neuronskih mreža posebno su pogodni u vođenju onih procesa čija je dinamika modelirana nekom od metoda učenja s podacima dobivenim iz snimljenih signala procesa. U ovu se skupinu ubraja i trošenje reznih alata, pri čemu se podaci za strukturiranje sustava za nadzor trošenja mogu iskoristiti i za određivanje strukture ostalih elemenata regulacijskog kruga realiziranih primjenom umjetnih neuronskih mreža.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Strojarstvo
POVEZANOST RADA
Projekti:
120-1201948-1945 - Inteligentno vođenje obradnih sustava (Majetić, Dubravko, MZOS ) ( CroRIS)
Ustanove:
Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb