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Enregistrement W4402438565 · doi:10.11159/icmie24.137

Tool Wear Monitoring Based On Vibration Signal Analysis Using FFT and EMD

2024· article· en· W4402438565 sur OpenAlexvenueno aff
Saurabh Tiwari, Santhosh Kumar Kamarapu, M. Amarnath, Munish Kumar Gupta, Govind Vashishtha

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Applied Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFast Fourier transformVibrationSignal processingComputer scienceSIGNAL (programming language)AcousticsSpeech recognitionDigital signal processingAlgorithmComputer hardwarePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work investigates the effectiveness of using vibration data to jointly monitor tool wear during machining processes using the Fast Fourier Transform (FFT) and Empirical Mode Decomposition (EMD).A range of instruments and operational settings are examined in order to thoroughly evaluate these methods.Relevant intrinsic modes are found by statistical analysis involving Kurtosis, Skewness, and RMS; IMF 4 is found to be the best mode for tracking tool wear.The efficacy of EMD in tool wear monitoring is further supported by FFT analysis, which validates the veracity of EMD results.It is imperative to exercise caution when interpreting the results, as additional study and validation may be required.However, our work highlights the potential of FFT and EMD techniques for realworld use in precise and trustworthy tool wear evaluation during milling processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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