Motor Current-Based Degradation Modeling for Tool Wear Hybrid Prognostics in Turning Process
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For many machines with turning process systems, the application of economical indirect Tool Condition Monitoring (TCM) is enhanced by utilizing internal encoder spindle motor current signals. In this study, we proposed a novel approach to extract the total harmonic distortion (THD) feature associated with the metal cutting frequency of a specific working tool in the time domain. Our method entailed the application of filtered variational mode decomposition (VMD) combined with envelope analysis to demodulate the motor current signal and define TCM features based on the THD of odd harmonics, which are more related to the motor structure. These features serve as inputs for a hybrid prognostics technique, employing the Geometric Brownian Motion (GBM) to stochastically model the degradation process along with a deep learning transformer-based framework called the time series Transformer (TST) to improve the life prediction. Finally, to validate our approach, we conducted experiments based on 36 sets of tool run-to-wear data extracted from a CNC machine operating under turning process conditions using two different tools. Finally, we compared the degradation models based on the extracted odd-THD and even-THD features.
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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 découle