Chatter detection in milling machines by neural network classification and feature selection
Notice bibliographique
Résumé
In modern industry, milling is an important tool when a high material removal rate is required. Chatter detection in this situation is a crucial step for improving surface quality and reducing both noise and rapid wear of the cutting tool. This paper proposes a new methodology for the chatter detection in computer numerical control milling machines. This methodology is based on vibratory signal analysis and artificial intelligence. The methodology consists of five major steps: (1) data acquisition, (2) signal processing, (3) features generation, (4) features selection and (5) classification. As chatter components occur around system resonance frequencies, a multiband resonance filtering method is proposed at the processing step. The process is then followed by envelope analysis. This allows the signal-to-noise ratio to be increased and the sensitivity of generated features to be increased. Extracted features are then ranked based on their entropy in which only best features are selected and presented to the system for classification. At the classification step, the selected features are classified into two classes: stable and unstable utilizing neural networks. Two neural network approaches, radial basis function and multi-layer perceptrons, are tested. The developed approach is applied for chatter detection in a Huron K2X10 milling machine. This approach is tested on a milling machine at different depths of cut and various rotational speeds. Discussions are made and the results confirm the accuracy of the proposed methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».