A novel in-situ tool wear monitoring approach using multivariate signal processing and intrinsic multiscale entropy analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tool wear significantly affects the interface condition between the machining tool and the workpiece, causing nonlinear vibrations that negatively impact machining quality. The vibration on the axes of X, Y and Z are both generated during machining process, and multivariate vibration signals collected by triaxial accelerometers contain dynamical information of tool wear accurately and comprehensively. This paper proposes a novel in-situ tool wear monitoring approach using multivariate signal processing and intrinsic multiscale entropy analysis. Multivariate variational mode decomposition (MVMD) is firstly used to process multivariate vibration signals. The multivariate band-limited intrinsic mode functions (BLIMFs) contain nonlinear and nonstationary wear characteristics of multivariate vibration signals. Afterwards, the refined composite multiscale dispersion entropy (RCMDE) is employed to measure the complexity and regularity of multivariate BLIMFs quantitatively. Finally, the feature matrices composed of entropy values on multiple scale of multivariate BLIMFs are adopted as the input of CNN to achieve accurate tool wear monitoring. The results show the proposed approach is promising for tool wear monitoring.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».