Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Mazurkiewicz, Tomasz" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Integrating advanced measurement and signal processing for reliability decision-making
Autorzy:
Kozłowski, Edward
Antosz, Katarzyna
Mazurkiewicz, Dariusz
Sęp, Jarosław
Żabiński, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2038057.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
force and torques measurement
condition monitoring
cutting tool
remaining useful life
prediction
Opis:
An advanced milling machine multi-sensor measurement system as a condition monitoring tool was presented. It was assumed that the data collected from the 3-axis force and torque sensor can be used as a new approach and an alternative to the typical vibration signal based health monitoring and remaining useful life prediction (RUL), when integrated with machine learning techniques that are regarded as a powerful solution. Measurement system integration with the proposed signal processing method based on decision trees with different types and levels of wavelets for the cutter reliability decision-making process was presented together with proving their ability to trace the tool condition accurately. Prediction errors achieved with the use of different signal sources and data processing methods were presented and compared.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2021, 23, 4; 777-787
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system
Model oceny stanu narzędzia skrawającego dla systemu nadzoru w czasie rzeczywistym
Autorzy:
Kozłowski, Edward
Mazurkiewicz, Dariusz
Żabiński, Tomasz
Prucnal, Sławomir
Sęp, Jarosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301525.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
predictive maintenance
logistic regression
elasticnet
maximum likelihood method
ROC
AUC
predykcyjne utrzymanie ruchu
regresja logistyczna
metoda największej wiarygodności
Opis:
Further development of manufacturing technology, in particular machining requires the search for new innovative technological solutions. This applies in particular to the advanced processing of measurement data from diagnostic and monitoring systems. The increasing amount of data collected by the embedded measurement systems requires development of effective analytical tools to efficiently transform the data into knowledge and implement autonomous machine tools of the future. This issue is of particular importance to assess the condition of the tool and predict its durability, which are crucial for reliability and quality of the manufacturing process. Therefore, a mathematical model was developed to enable effective, real-time classification of the cutting blade status. The model was verified based on real measurement data from an industrial machine tool.
Dalszy rozwój inżynierii produkcji, w szczególności obróbki skrawaniem, wymaga poszukiwania nowych innowacyjnych rozwiązań technologicznych. Dotyczy to w szczególności zaawansowanego przetwarzania danych pomiarowych pochodzących z systemów diagnostycznych i monitorujących. Rosnąca ilość danych gromadzonych przez wbudowane systemy pomiarowe wymaga opracowania skutecznych narzędzi analitycznych, aby efektywnie przekształcać dane w wiedzę i wdrażać autonomiczne obrabiarki przyszłości. Kwestia ta ma szczególne znaczenie dla oceny stanu narzędzia i przewidywania jego trwałości, które są kluczowe dla niezawodności i jakości procesu produkcyjnego. Dlatego opracowano nowy model matematyczny, którego zadaniem jest skuteczna klasyfikacja stanu ostrza narzędzia skrawającego realizowana w czasie rzeczywistym. Opracowany model został zweryfikowany na podstawie rzeczywistych danych pomiarowych z przemysłowej obrabiarki.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2019, 21, 4; 679-685
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
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