The paper presents a new efficient method of evaluation of relevancy of signal features extracted from the wavelet coefficients of raw AE signal while rough turning of Inconel 625. Several meaningful signal features were automatically extracted from band pass signals using 22 different wavelets and used for tool condition monitoring. Accuracy of tool condition evaluation was employed as main criterion for selection of the most indicative wavelets and decomposition level of Discreet Wavelet Transform (DWT) and Wavelet Packet Transform (WPT).
PL
W artykule przedstawiono analizę przydatności miar sygnałów pasmowych uzyskanych za pomocą Transformaty Falkowej (WT). Zastosowano Dyskretną Transformatę Falkową (DWT) oraz Pakietową Transformatę Falkową (WPT). Do wykonania WT użyto 22 typy falek. Analizie poddano surowy sygnał emisji akustycznej rejestrowany podczas toczenia zgrubnego Inconelu 625. Automatycznie selekcjonowane miary sygnałów pasmowych użyto do monitorowania stanu narzędzia. Dokładność oszacowania zużycia ostrza na ich podstawie stanowiła kryterium oceny przydatności poszczególnych falek i transformaty falkowej.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Przedstawiono układy nadzoru stanu narzędzia i procesu skrawania, które znalazły zastosowanie komercyjne. Przegląd obejmuje czujniki i strategie stosowane w układach diagnostycznych.
EN
The author reports on systems monitoring tool condition and machining process that have acquired a commercial character. The review comprises sensing elements and strategies used in diagnostic systems.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.