| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Inteligentni nadzor obrabe rezalnega orodja s spremljanjem toka na glavnem vretenu : magistrsko delo
Avtorji:ID Turšič, Niko (Avtor)
ID Šafarič, Riko (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Klančnik, Simon (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Tursic_Niko_2023.pdf (4,61 MB)
MD5: 074BBDB195586B0473E6144F70933609
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrski nalogi je predstavljen sistem za nadzor rezalnega orodja, ki temelji na sledenju toka na glavnem vretenu z uporabo umetne nevronske mreže. Glavni namen aplikacije je razširiti vpogled, ki ga ima operater v stanje orodja med delovanjem stružnice CNC. Program za analizo lahko nemoteno deluje paralelno na procesnem računalniku in prejema podatke preko podatkovnega omrežja s krmilnika stružnice. V delu so predstavljeni proces zajemanja podatkov za učno bazo umetne nevronske mreže tipa Long-Short Term Memory, arhitektura in učenje nevronske mreže, ki je uporabljena v tej aplikaciji, ter validacija naučenega modela z umetno inteligenco na novih podatkih. Prav tako sta predstavljena tudi izdelava in delovanje programa, ki se lahko izvaja na procesnem računalniku za potrebe pomožne diagnostike orodja.
Ključne besede:tok na glavnem vretenu, nevronska mreža, nadzor obrabe orodja, LSTM, umetna inteligenca
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[N. Turšič]
Leto izida:2023
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (VIII, 61 f.))
PID:20.500.12556/DKUM-84999 Novo okno
UDK:621.941.025:004.8(043.2)
COBISS.SI-ID:172751619 Novo okno
Datum objave v DKUM:05.10.2023
Število ogledov:191
Število prenosov:20
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:15.08.2023

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Intelligent tool condition monitoring system utilizing spindle current measurements
Opis:The thesis presents a tool condition monitoring system, based on the tracking of current flowing through the main spindle with an artificial neural network. The main purpose of this application is to provide additional insight to the operator regarding tool wear during the operation of the CNC lathe. The TCM program can run independently on a process computer next to the lathe, receiving data via the ethernet network from the machines PLC. We present the measurement processes with which we have obtained the training data for the Long-Short Term Memory neural network, the design and training of said network and the validation of the artificial intelligence model on a new dataset. Along with the trained model we also provide a prototype software designed to use said model for the purposes of assistive tool condition monitoring.
Ključne besede:main spindle current, neural network, tool condition monitoring, long-short term memory, artificial intelligence


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici