Recent studies for tool condition
monitoring were evaluated and the effective parameters on monitoring of
machining operations were discussed in this study. The effective variables on
tool condition monitoring, signal processing methods, feature selection,
monitoring limitations and all of the advantages and disadvantages were
analyzed by considering the recent studies. Also in this paper the most common
and most known experimental design methods were discussed for developing the
generality of the tool condition monitoring models. Finally, all of the common
used decision support systems in tool condition monitoring were considered and the
necessary comparisons were made with others. Furthermore, the most reliable
decision support systems were clearly explained and suitable methods were
mentioned for any different experimental design procedure.
Machining process Tool condition Fuzzy logic Artificial neural network
Bu
çalışmada, takım durumunun izlemesi için son yıllarda yapılan çalışmalar
incelenmiş ve talaş kaldırma işlemlerinin izlenmesinde etki sağlayan parametreler
tartışılmıştır. Son yıllardaki çalışmalar göz önüne alınarak, takım durumunun
izlenmesi için etkili değişkenler, sinyal işleme metotları, veri seçilmesi ve
izleme sınırlıkları tartışılarak tüm avantajları ve dezavantajları incelenmiştir.
Ayrıca bu makalede takım izleme modelinin genelliğinin geliştirilmesi için
kullanılan ve en çok tanınan deney tasarım metotlarından bahsedilmiştir. Son olarak,
takım durumunun tahmini için kullanılan tüm karar destek sistemleri
bahsedilerek gerekli karşılaştırmalar yapılmıştır. Buna ek olarak, en güvenilir
karar destek sistemleri açık bir şekilde anlatılmış ve farklı deney tasarımı
prosedürüne uygun olan yöntemler bahsedilmiştir.
Talaş kaldırma işlemi Takım durumu Bulanık mantık Yapay sinir ağları
Bölüm | Makaleler |
---|---|
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Ocak 2017 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2017 Cilt: 5 Sayı: 1 |