Ocena stanu ostrzy noży głowicy wielonarzędziowej z wykorzystaniem cech sygnałów mocy i momentu urabiania
Artykuł w czasopiśmie
| Status: | |
| Autorzy: | Jonak Józef, Gajewski Jakub |
| Rok wydania: | 2007 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | polski |
| Numer czasopisma: | 29 |
| Strony: | 33 - 42 |
| Bazy: | BazTech |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | NIE |
| Abstrakty: | polski | angielski |
| Referat prezentuje próbę oceny stanu ostrzy noży pracujących zespołowo na głowicy wielonarzędziowej. Zarejestrowano przebiegi czasowe mocy oraz momentu urabiania głowicą wielonarzędziową z zamontowanymi narzędziami promieniowymi oraz stycznymi. Badania obejmowały urabianie nożami nowymi - ostrymi oraz częściowo stępionymi. W celu ograniczenia zmiennych wpływających na przebieg procesu urabiania w eksperymencie posłużono się modelową bryłą skalną. Pozyskane przebiegi czasowe wykorzystano jako zmienne wejściowe do sztucznej sieci neuronowej. W tym celu wyznaczono parametry statystyczne sygnałów mocy i momentu urabiania (wartość średnia, wariancja, skośność oraz kurtoza). Zmienną wyjściową SSN był stan ostrzy noży. Do analiz wykorzystano modele sieci o strukturze perceptronu wielowarstwowego oraz o radialnych funkcjach bazowych, sprawdzone w dotychczasowych badaniach rozpoznawczych. | |
| The paper presents a method for identifying the cutting tool status with the use of Artificial Neural Network. This paper also describes laboratory test and test stad. Characteristic statistics of the signals of ripping tool mining torque and power are the input data to ANN. The results of numerical analyses conducted with the use of Neural Networks are presented. |
