An Improved Deep Learning Model for Online Tool Condition Monitoring Using Output Power Signals
المؤلفون المشاركون
Dai, Lang
Liu, Tianyu
Liu, Zhongyong
Jackson, Lisa
Goodall, Paul
Shen, Changqing
Mao, Lei
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Something like normal functionality of tools in a manufacturing process is typically designed to ensure reliability, where fast and accurate identification of tool abnormal operation plays a vital role in intelligent manufacturing.
In this study, a novel method is proposed to assess the cutting tool condition, which consists of a convolutional neural network with wider first-layer kernels (W-CONV), and long short-term memory (LSTM).
The analysis benefits from the use of output power signals from the cutting tool, since they can be obtained easily and efficiently, enabling the proposed method to be applicable in practical operation for online condition monitoring.
Moreover, effectiveness of the proposed method is investigated, using test data from cutting tools at various tool wear conditions.
Results demonstrate that with the proposed method, tool wear condition can be identified accurately and efficiently.
Furthermore, with test data collected at cutting tools with different sizes, the robustness of the proposed method can be further clarified.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dai, Lang& Liu, Tianyu& Liu, Zhongyong& Jackson, Lisa& Goodall, Paul& Shen, Changqing…[et al.]. 2020. An Improved Deep Learning Model for Online Tool Condition Monitoring Using Output Power Signals. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212873
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dai, Lang…[et al.]. An Improved Deep Learning Model for Online Tool Condition Monitoring Using Output Power Signals. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212873
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dai, Lang& Liu, Tianyu& Liu, Zhongyong& Jackson, Lisa& Goodall, Paul& Shen, Changqing…[et al.]. An Improved Deep Learning Model for Online Tool Condition Monitoring Using Output Power Signals. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212873
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1212873
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر