Sensor para sistema de detección de muelas

El artículo apunta al diseño e implementación de una red neuronal y un sistema basado en lógica difusa que combina las salidas de varios sensores para monitorear el estado de las muelas. Se puede suponer que en el caso de los procesos de rectificado, el estado del proceso durante un único período de vida de la muela es sólo una función de los cambios en la capacidad de corte de la muela. Es por eso que el monitoreo del estado de la rueda juega un papel crucial en cualquier sistema de supervisión automatizado para un proceso de rectificado.

Una monitorización exitosa del estado de las muelas depende en gran medida de sensores fiables y robustos que se utilicen para este fin. En ausencia de operadores humanos, los sensores deben tener la capacidad de reconocer el proceso. anomalías e iniciar acciones correctivas. Hay varias señales que se correlacionan con la condición del proceso y son objeto de diferentes técnicas de detección y procesamiento. Cada una de estas señales es capaz de proporcionar una característica relacionada con el fenómeno de interés, aunque con diferente confiabilidad. Por lo tanto, la mejor solución es recopilar la máxima cantidad de información sobre el estado de un proceso a partir de varios sensores diferentes. Para introducir esta idea en la práctica, se debe implementar un sistema de detección inteligente que incorpore estrategias para la fusión de sensores.

En este estudio se propone un sistema de monitoreo con múltiples sensores y se evalúa experimentalmente el desempeño del mismo. Este sistema incluye las mediciones de vibraciones, emisiones acústicas y fuerzas de trituración. Generan señales útiles para el control del desgaste de la muela, pero se debe seleccionar la mejor configuración de las señales y los métodos de procesamiento de señales.

Esto se realiza mediante una red neuronal de retropropagación. Después de un procedimiento de ajuste de la red, se estableció que el número de funciones informativas es mucho menor que el conjunto de funciones utilizado inicialmente. La misma red neuronal también se puede aplicar en el procedimiento de toma de decisiones porque, al mismo tiempo, es capaz de modelar el desgaste de las muelas. Además, se analiza un sistema de decisión de lógica difusa basado en una red neuronal para la integración de sensores en el monitoreo del estado de las muelas.

Para evaluar los procedimientos propuestos, se utilizaron los datos recopilados durante el rectificado con una variedad de parámetros de corte. Durante los experimentos se observó la muela abrasiva nueva, desgastada y parcialmente desgastada. Para cada señal de medición se calculan algunas características estadísticas y espectrales y se utilizan como entrada para los procedimientos de selección y clasificación de datos.