Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "machine condition" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Condition-Based Preventive Maintenance of Machine Tools
Autorzy:
Neugebauer, R.
Fischer, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/971213.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
Tematy:
condition monitoring at machine tools
diagnostic parameters
main spindle
axis drives
hydraulic components
pneumatic components
Opis:
Machine tools are expected to be highly available. Unintended failure incurs high costs for repairs and through production losses. Maintenance is a major cost factor and is still mostly reactive today, as a result of failures. Maintenance plans by manufacturers that require preventive maintenance based on running hours are often not implemented consistently. It would be ideal to perform condition-dependent preventive maintenance of the most critical and cost-intensive assemblies of a machine tool. This would make it possible to move repair times into non-productive periods and to procure any spare parts at the right time. Eventually, this would lead to cost savings. This article describes the design of a condition monitoring system for machine tools and shows ways of monitoring the most critical machine tool assemblies.
Źródło:
Journal of Machine Engineering; 2009, 9, 3; 64-76
1895-7595
2391-8071
Pojawia się w:
Journal of Machine Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Offline-online pattern recognition for enabling time series anomaly detection on older NC machine tools
Autorzy:
Netzer, Markus
Palenga, Yannic
Goennheimer, Philipp
Fleischer, Juergen
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1428705.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
Tematy:
data provision
anomaly detection
machine learning
manufacturing
condition monitoring
Opis:
Intelligent IoT functions for increased availability, productivity and component quality offer significant added value to the industry. Unfortunately, many old machines and systems are characterized by insufficient, inconsistent IoT connectivity and heterogeneous parameter naming. Furthermore, the data is only available in unstructured form. In the following, a new approach for standardizing information models from existing plants with machine learning methods is described and an offline-online pattern recognition system for enabling anomaly detection under varying machine conditions is introduced. The system can enable the local calculation of signal thresholds that allow more granular anomaly detection than using only single indexing and aims to improve the detection of anomalous machine behaviour especially in finish machining.
Źródło:
Journal of Machine Engineering; 2021, 21, 1; 98-108
1895-7595
2391-8071
Pojawia się w:
Journal of Machine Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies