Baza Publikacji Pracowników Politechniki Lubelskiej

Status:
Autorzy:	Kozłowski Edward, Antosz Katarzyna, Mazurkiewicz Dariusz, Sęp Jarosław, Żabiński Tomasz
Dyscypliny:
	Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania:	2021
Wersja dokumentu:	Drukowana \| Elektroniczna
Język:	angielski
Numer czasopisma:	4
Wolumen/Tom:	23
Strony:	777 - 787
Impact Factor:	2,742
Web of Science® Times Cited:	16
Scopus® Cytowania:	23
Bazy:	Web of Science \| Scopus
Efekt badań statutowych	NIE
Materiał konferencyjny:	NIE
Publikacja OA:	TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia:	Otwarte czasopismo
Wersja tekstu:	Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania:	W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA:	22 października 2021
Abstrakty:	angielski
	An advanced milling machine multi-sensor measurement system as a condition monitoring tool was presented. It was assumed that the data collected from the 3-axis force and torque sensor can be used as a new approach and an alternative to the typical vibration signal based health monitoring and remaining useful life prediction (RUL), when integrated with machine learning techniques that are regarded as a powerful solution. Measurement system integration with the proposed signal processing method based on decision trees with different types and levels of wavelets for the cutter reliability decision-making process was presented together with proving their ability to trace the tool condition accurately. Prediction errors achieved with the use of different signal sources and data processing methods were presented and compared.

Integrating advanced measurement and signal processing for reliability decision-making