Intelligent tool condition monitoring in grinding

被引：0

作者：

Denkena B. ^{[1
]}

Breidenstein B. ^{[1
]}

Strug M. ^{[1
]}

机构：

[1] Institut für Fertigungstechnik, Werkzeug-maschinen der Leibniz Universität Hannover

来源：

JOT, Journal fuer Oberflaechentechnik | 2019年 / 59卷 / 11期

关键词：

D O I：

10.1007/s35144-019-0376-y

中图分类号：

学科分类号：

摘要：

Mithilfe von 3D-Laserscans und eines selbstlernenden Algorithmus lässt sich der Verschleiß von Schleifscheiben erstmals schnell und prozessnah messen. Die Verknüpfung von Schleifscheibentopografiemessung und Werkzeugschleifen birgt großes Potenzial zur Effizienzsteigerung und Ressourcenschonung. Das entwickelte Messsystem ermöglicht prozessnahe und effiziente Topografieerfassungen an Schleifscheiben, wie sie bisher nicht umgesetzt werden konnten.

引用

下载

页码：62 / 65

页数：3

共 50 条

[1] An intelligent system for grinding wheel condition monitoring
Lezanski, P
JOURNAL OF MATERIALS PROCESSING TECHNOLOGY, 2001, 109 (03) : 258 - 263
[2] Embedded tool condition monitoring for intelligent machining
Li, Huaizhong
Chen, Xiaoqi
Zeng, Hao
Li, Xiaoping
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER APPLICATIONS IN TECHNOLOGY, 2007, 28 (01) : 74 - 81
[3] Intelligent tool condition monitoring system for turning operations
Gao, HL
Xu, MH
ADVANCES IN NEURAL NETWORKS - ISNN 2005, PT 3, PROCEEDINGS, 2005, 3498 : 883 - 889
[4] Tool Condition Monitoring Of Cylindrical Grinding Process Using Acoustic Emission Sensor
Arun, A.
Rameshkumar, K.
Unnikrishnan, D.
Sumesh, A.
MATERIALS TODAY-PROCEEDINGS, 2018, 5 (05) : 11888 - 11899
[5] Precision Tool Condition Monitoring for Grinding Wheel in IC Manufacturing of Silicon Wafer
Hsu, Ya-Chen
Pearn, W. L.
Chuang, Ya-Fei
JOURNAL OF TESTING AND EVALUATION, 2012, 40 (06) : 916 - 922
[6] Intelligent condition monitoring
Coy, J
Parkin, RM
Jackson, MR
Steward, JN
MAIL TECHNOLOGY: EVOLUTION TO E-REVOLUTION, 2001, 2001 (06): : 383 - 391
[7] An Intelligent System for Grinding Wheel Condition Monitoring Based on Machining Sound and Deep Learning
Lee, Cheng-Hsiung
Jwo, Jung-Sing
Hsieh, Han-Yi
Lin, Ching-Sheng
IEEE ACCESS, 2020, 8 : 58279 - 58289
[8] SENSOR INTEGRATION USING NEURAL NETWORKS FOR INTELLIGENT TOOL CONDITION MONITORING
RANGWALA, S
DORNFELD, D
JOURNAL OF ENGINEERING FOR INDUSTRY-TRANSACTIONS OF THE ASME, 1990, 112 (03): : 219 - 228
[9] A NOVEL EDGE COMPUTING BASED ARCHITECTURE FOR INTELLIGENT TOOL CONDITION MONITORING
Liu, Rui
PROCEEDINGS OF THE ASME 2020 15TH INTERNATIONAL MANUFACTURING SCIENCE AND ENGINEERING CONFERENCE (MSEC2020), VOL 2B, 2020,
[10] Research progress on intelligent monitoring of tool condition based on deep learning
Cao, Dahu
Liu, Wei
Ge, Jimin
Du, Shishuai
Liu, Wang
Deng, Zhaohui
Chen, Jia
INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY, 2024, 134 (5-6): : 2129 - 2150

← 1 2 3 4 5 →