A comparison of four machine learning techniques and continuous wavelet transform approach for detection and classification of tool breakage during milling process
Notice bibliographique
Résumé
In machining, the tool condition has to be monitored by condition monitoring techniques to prevent damage by the use of tools and the workpiece. Cutting forces acting on the tool between zero and maximum values cause the cutting edge to crack and break. Predetection of this situation in the cutting tool is very important to prevent any negative situation that may occur. This study introduces a vibration-based intelligent tool condition monitoring technique to detect involute form cutter faults such as tool breakage at different levels during gear production on a milling machine. Machine learning algorithms such as artificial neural network, random forest, support vector machine, and K-nearest neighbor were used to detect the broken teeth and its level of breakage. According to the results obtained, it was observed that all the algorithms are successful in detecting faults in different teeth; also they have identification advantages according to different fault levels. In addition, the time and frequency domain analysis and continuous wavelet transform were used to determine the local faults. The developed machine learning-based detection performances compared the classical time and frequency domain analyses and continuous wavelet transform to prove the effectiveness and precision of the proposed methods. The results showed that all of the machine learning techniques have satisfactory performance to be used as fast and precise detection tools without complex calculations for detecting tool breakage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».