Original scientific paper
Sustav predviđanja i odlučivanja u procesu nadzora alata primjenom ANFIS-a i neuronske mreže
Uroš ŽUPERL
Franci ČUŠ
Full text: english pdf 1.040 Kb
page 257-268
downloads: 536
cite
APA 6th Edition
ŽUPERL, U. & ČUŠ, F. (2012). Sustav predviđanja i odlučivanja u procesu nadzora alata primjenom ANFIS-a i neuronske mreže. Strojarstvo, 54 (3), 257-257. Retrieved from https://hrcak.srce.hr/index.php/93624
MLA 8th Edition
ŽUPERL, Uroš and Franci ČUŠ. "Sustav predviđanja i odlučivanja u procesu nadzora alata primjenom ANFIS-a i neuronske mreže." Strojarstvo, vol. 54, no. 3, 2012, pp. 257-257. https://hrcak.srce.hr/index.php/93624. Accessed 4 Dec. 2024.
Chicago 17th Edition
ŽUPERL, Uroš and Franci ČUŠ. "Sustav predviđanja i odlučivanja u procesu nadzora alata primjenom ANFIS-a i neuronske mreže." Strojarstvo 54, no. 3 (2012): 257-257. https://hrcak.srce.hr/index.php/93624
Harvard
ŽUPERL, U., and ČUŠ, F. (2012). 'Sustav predviđanja i odlučivanja u procesu nadzora alata primjenom ANFIS-a i neuronske mreže', Strojarstvo, 54(3), pp. 257-257. Available at: https://hrcak.srce.hr/index.php/93624 (Accessed 04 December 2024)
Vancouver
ŽUPERL U, ČUŠ F. Sustav predviđanja i odlučivanja u procesu nadzora alata primjenom ANFIS-a i neuronske mreže. Strojarstvo [Internet]. 2012 [cited 2024 December 04];54(3):257-257. Available from: https://hrcak.srce.hr/index.php/93624
IEEE
U. ŽUPERL and F. ČUŠ, "Sustav predviđanja i odlučivanja u procesu nadzora alata primjenom ANFIS-a i neuronske mreže", Strojarstvo, vol.54, no. 3, pp. 257-257, 2012. [Online]. Available: https://hrcak.srce.hr/index.php/93624. [Accessed: 04 December 2024]
Abstract
Cilj ovog rada je prikazati sustav nadzora alata (TCM) koji može detektirati lom alata u stvarnom vremenu primjenjujući kombinaciju sustava za odlučivanje pomoću neuronske mreže, ANFIS procjena trošenje alata i modula za kompenzaciju pogreške u obradi. Glavna pretpostavka je da signali sila sadrže najkorisnije informacije za utvrđivanje stanja alata. Stoga se ANFIS model koristi za izdvajanje značajki o stanju alata kroz signale sila rezanja. Nakon faze učenja ANFIS model trošenja alata je integriran s neuronskom mrežom za utvrđivanje stanja istrošenosti alata (novi, istrošen). Neuronska mreža je korištena u TCM kao podloga za donošenja odluka, pri tomu izbjegavajući stanja prouzročena nepravilnostima u izmjerenim signalima. Predviđanje ukupne pogreške obrade s vrlo visokom točnošću pomoću modula za ugib alata i visokog postotka njegovog eliminiranja kroz predloženi proces kompenzacije pogreške.
Keywords
Nadzor alata (TCM); Trošenje; ANFIS; Neuronska mreža; Obodno glodanje
Hrčak ID:
93624
URI
https://hrcak.srce.hr/93624
Publication date:
29.6.2012.
Article data in other languages:
english
Visits: 1.519
*