Estimating Milling Forces From Vibration Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Machining force and vibration signals are commonly used for process monitoring. While low-cost accelerometers are conveniently installed in machining setups, the direct measurement of machining forces in industrial applications is challenging. As an alternative to direct measurement, cutting forces can be estimated indirectly from vibration measurements, enabling the simultaneous monitoring of vibrations and forces from vibration signals only. In this paper, we two methods for estimating the dynamic milling forces from acceleration measurements during milling processes. The first method applies offline regularized deconvolution to the measured acceleration data to extract the forces causing them. The second method designs an online Augmented Kalman Filter to observe the forces as the augmented system states. The efficiency and performance of both methods are studied experimentally. The comparison between the indirectly estimated forces and the directly measured ones confirms the feasibility of using acceleration sensors to monitor the machining forces and the resulting vibrations simultaneously. Nevertheless, because the low-frequency contents of the forces are filtered in the resulting accelerations, only the dynamic component of the forces can be recovered. Experimental comparison of regularized deconvolution and augmented Kalman filter methods shows that the latter is more effective in recovering a larger portion of low-frequency content of the forces. Despite missing the low-frequency content, the reconstructed dynamic forces can still be used for process monitoring in applications where force sensors cannot be installed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».