Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Wrąbel, D." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
An Intelligent Sensor Based Supervision System For Cylindrical Grinding Processes
Autorzy:
Lajmert, P.
Kruszyński, B.
Wrąbel, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/971236.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
Tematy:
monitoring
supervision
optimization
cylindrical grinding
Opis:
The paper presents a sensor based supervisory control system for cylindrical grinding processes which ensures reliable process monitoring and control in the presence of process disturbances. The system makes use of different processing techniques and process models to reliably detect incipient and abrupt symptoms of undesired process states and tool wear. As a result the supervisory system manages different actions to keep the process within the optimal working region. The system consists of two levels which act in parallel. The objective of the first optimisation level is to maximize the material removal rate, simultaneously satisfying restrictions on surface roughness, out-of-roundness and waviness errors and on grinding temperature. At the same time the second, geometrical control level is responsible for the removal of the initial shape error by stabilising the motion trajectory of the grinding wheel in relation to the part being ground. The concept of the supervision system was evaluated by a preliminary experiments to prove its effectiveness.
Źródło:
Journal of Machine Engineering; 2009, 9, 1; 113-120
1895-7595
2391-8071
Pojawia się w:
Journal of Machine Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja wczesnych symptomów niepożądanych procesu w szlifowaniu kłowym wałków
Identification of early symptoms of undesired process states in cylindrical plunge grinding
Autorzy:
Lajmert, P.
Kruszyński, B.
Wrąbel, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/269958.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
Tematy:
szlifowanie wgłębne
diagnostyka
przetwarzanie sygnałów
plunge grinding
diagnostics
signal processing
Opis:
W artykule przedstawiono niezawodny system identyfikacji zużycia ściernicy i parametrów jakości przedmiotu obrabianego w procesie szlifowania kłowego wałków. Opracowano model dynamiczny procesu szlifowania z uwzględnieniem rozwoju falistości na przedmiocie i ściernicy. Model ten posłużył do wstępnego wyznaczenia optymalnego zakresu parametrów szlifowania. Następnie w oparciu o metodę empirycznej dekompozycji sygnału utworzono zbiór cech sygnału drgań i surowego sygnału emisji akustycznej w celu identyfikacji niepożądanych stanów procesu szlifowania. Do wyznaczenia istotności poszczególnych cech sygnałów zastosowano metodę analizy składowych głównych. Przeprowadzono analizę sygnału emisji akustycznej pod kątem diagnozowania stanu czynnej powierzchni ściernicy. Dokonano przeglądu różnych metod w celu wyznaczania reguł decyzyjnych oraz modelowania procesu podejmowania decyzji o stanie procesu szlifowania.
In the paper a reliable tool wear and part quality identification system for cylindrical plunge grinding process has been presented. A model of process dynamics has been created taking into account waviness development on the workpiece and on grinding wheel. This model was used to predict stable grinding conditions with respect to workpiece chatter development. Next with the use of empirical mode decomposition method a set of features of vibration and acoustic emission signal was created. To estimate the significance of the individual features a principal component analysis was used. Different methods have been analyzed to establish diagnostic decision rules and to model the decision process about the process state.
Źródło:
Inżynieria Maszyn; 2010, R. 15, z. 4; 78-94
1426-708X
Pojawia się w:
Inżynieria Maszyn
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