Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tool Wear Prediction in CNC Turning Operations using Ultrasonic Microphone Arrays and CNNs

論文の概要: Tool Wear Prediction in CNC Turning Operations using Ultrasonic Microphone Arrays and CNNs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08957v1
Date: Thu, 13 Jun 2024 09:36:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-14 18:34:37.196224
Title: Tool Wear Prediction in CNC Turning Operations using Ultrasonic Microphone Arrays and CNNs
Title（参考訳）: 超音波マイクロホンアレイとCNNを用いたCNC旋回動作時の工具摩耗予測
Authors: Jan Steckel, Arne Aerts, Erik Verreycken, Dennis Laurijssen, Walter Daems,
Abstract要約: 本稿では,超音波マイクロホンアレイと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせたCNC回転動作におけるツール摩耗予測手法を提案する。以上の結果から,高度な超音波センサを深層学習と統合し,精度の高い予測保守を実現する可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0884398391117704
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper introduces a novel method for predicting tool wear in CNC turning operations, combining ultrasonic microphone arrays and convolutional neural networks (CNNs). High-frequency acoustic emissions between 0 kHz and 60 kHz are enhanced using beamforming techniques to improve the signal- to-noise ratio. The processed acoustic data is then analyzed by a CNN, which predicts the Remaining Useful Life (RUL) of cutting tools. Trained on data from 350 workpieces machined with a single carbide insert, the model can accurately predict the RUL of the carbide insert. Our results demonstrate the potential gained by integrating advanced ultrasonic sensors with deep learning for accurate predictive maintenance tasks in CNC machining.
Abstract（参考訳）: 本稿では,超音波マイクロホンアレイと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせたCNC回転動作におけるツール摩耗予測手法を提案する。ビームフォーミング技術を用いて、0kHzから60kHzの高周波音響放射を増強し、信号対雑音比を向上する。処理された音響データはCNNによって分析され、切断工具の残留有用寿命(RUL)を予測する。 1つの炭化物挿入で加工された350個のワークピースのデータに基づいて、モデルは炭化物挿入のRULを正確に予測することができる。以上の結果から,CNC加工における精度の高い保守作業を実現するため,高度な超音波センサと深層学習を統合することで得られる可能性が示唆された。

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