Sensor para sistema de detecção de rebolo

O artigo aborda o projeto e implementação de uma rede neural e sistema baseado em lógica fuzzy combinando as saídas de diversos sensores para monitoramento da condição do rebolo. Pode-se supor que, no caso de processos de retificação, o estado do processo durante um único período de vida do rebolo é apenas uma função das mudanças na capacidade de corte do rebolo. É por isso que o monitoramento da condição do rebolo desempenha um papel crucial em qualquer sistema de supervisão automatizado para um processo de retificação.

Um monitoramento bem-sucedido da condição do rebolo depende, em grande parte, de sensores confiáveis ​​e robustos usados ​​para essa finalidade. Na ausência de operadores humanos, os sensores devem ter a capacidade de reconhecer processos. anormalidades e iniciar ações corretivas. Existem vários sinais que se correlacionam com a condição do processo e são objeto de diferentes técnicas de detecção e processamento. Cada um desses sinais é capaz de fornecer uma característica relacionada ao fenômeno de interesse, embora com confiabilidade variável. Portanto, coletar o máximo de informações sobre o estado de um processo a partir de vários sensores diferentes é a melhor solução. Para introduzir tal ideia na prática, um sistema de detecção inteligente que incorpore estratégias para fusão de sensores deve ser implementado.

Neste estudo, um sistema de monitoramento com múltiplos sensores é proposto e seu desempenho é avaliado experimentalmente. Este sistema inclui medições de vibração, emissão acústica e forças de retificação. Eles geram sinais úteis para o monitoramento do desgaste do rebolo, mas a melhor configuração dos sinais e métodos de processamento de sinais deve ser selecionada.

Isso é feito por uma rede neural de propagação retroalimentada. Após um procedimento de ajuste da rede constatou-se que o número de funcionalidades informativas é muito menor do que o conjunto de funcionalidades inicialmente utilizado. A mesma rede neural também pode ser aplicada no processo de tomada de decisão porque, ao mesmo tempo, é capaz de modelar o desgaste do rebolo. Além disso, é discutido um sistema de decisão de lógica difusa baseado em redes neurais para integração de sensores no monitoramento da condição do rebolo.

Para avaliar os procedimentos propostos, foram utilizados os dados coletados durante a retificação com diversos parâmetros de corte. O rebolo fresco, desgastado e parcialmente desgastado foi observado durante os experimentos. Para cada sinal de medição, algumas características estatísticas e espectrais são calculadas e utilizadas como entrada para seleção de dados e procedimentos de classificação.