Automatic detection of thermal damage in grinding process by artificial neural network

Rem: Revista Escola de Minas

Fábio Romano Lofrano Dotto²  Paulo Roberto De Aguiar¹  Eduardo Carlos Bianchi¹  Rogério Andrade Flauzino¹  Gustavo De Oliveira Castelhano¹  Landry Pansanato¹ 

[1] ,Unesp Department of Electric Engineering

关键词: Redes neurais artificiais;    aquisição de dados;    processamento de sinais;    automação;    sistema de monitoramento e controle;    ferramentas de software;    processos de fabricação;    Artificial neural networks;    data acquisition;    data processing;    signal processing;    automation;    monitoring control system;    software tools;    manufacturing process;   

DOI  :  10.1590/S0370-44672003000400013

来源: SciELO

【 摘 要 】

Esse trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de um sistema inteligente para detecção da queima no processo de retificação tangencial plana através da utilização de uma rede neural perceptron multi camadas, treinada para generalizar o processo e, conseqüentemente, obter o limiar de queima. Em geral, a ocorrência da queima no processo de retificação pode ser detectada pelos parâmetros DPO e FKS. Porém esses parâmetros não são eficientes nas condições de usinagem usadas nesse trabalho. Os sinais de emissão acústica e potência elétrica do motor de acionamento do rebolo são variáveis de entrada e a variável de saída é a ocorrência da queima. No trabalho experimental, foram empregados um tipo de aço (ABNT 1045 temperado) e um tipo de rebolo denominado TARGA, modelo ART 3TG80.3 NVHB.

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