TAILIEUCHUNG - Computational Intelligence In Manufacturing Handbook P15

To reduce operating costs and improve product quality are two objectives for the modern manufacturing industries, so most manufacturing systems are fast converting to fully automated environments such as computer integrated manufacturing (CIM) and flexible manufacturing systems (FMS). However, many manufacturing processes involve some aspects of metal cutting operations. The most crucial and determining factor to successful | Li Xiaoli Fuzzy Neural Network and Wavelet for Tool Condition Monitoring Computational Intelligence in Manufacturing Handbook Edited by Jun Wang et al Boca Raton CRC Press LLC 2001 15 Fuzzy Neural Network and Wavelet for Tool Condition Monitoring Xiaoli Li Harbin Institute of Technology Introduction Fuzzy Neural Network Wavelet Transforms Tool Breakage Monitoring with Wavelet Transforms Identification of Tool Wear States Using Fuzzy Methods Tool Wear Monitoring with Wavelet Transforms and Fuzzy Neural Network Introduction To reduce operating costs and improve product quality are two objectives for the modern manufacturing industries so most manufacturing systems are fast converting to fully automated environments such as computer integrated manufacturing CIM and flexible manufacturing systems FMS . However many manufacturing processes involve some aspects of metal cutting operations. The most crucial and determining factor to successful maximization of the manufacturing processes in any typical metal cutting process is tool condition. It would seem be logical to propose that tool condition monitoring TCM will inevitably become an automated feature of such manufacturing environments. Due to failure cutting tools adversely affect the surface finish of the workpiece and damage machine tools serious failure of cutting tools may possibly endanger the operator s safety. Therefore it is very necessary to develop tool condition monitoring systems that would alert the operator to the states of cutting tools thereby avoiding undesirable consequences 1 . Initial TCM systems focused mainly on the development of mathematical models of the cutting process which were dependent upon large amounts of experimental data. Due to the complexity of the metal cutting process an accurate model for wear and breakage prediction of cutting tools cannot be obtained so that many researchers resort to sensor integration methods for replacing model methods. .

• Tự động hoá
• Tự động hóa
• Năng lượng
• Cơ khí chế tạo máy
• Điện – điện tử
• Kiến trúc xây dựng
• Bài giảng Tự động hóa
• Tự động hóa quá trình sản xuất
• Tự động hóa quá trình lắp ráp
• Định vị chi tiết
• Lắp ráp tự động
• Xác định chế độ lắp ráp tự động
• Ứng dụng Robot trong lắp ráp tự động
• tự động hóa trong xây dựng
• giáo trình tự động hóa trong xây dựng
• bài giảng tự động hóa trong xây dựng
• tài liệu tự động hóa trong xây dựng
• lý thuyết tự động hóa trong xây dựng
• hệ thống tự động hóa trong xây dựng
• Giáo trình Tự động hóa
• Tự động hóa trong hệ thống điện
• Tài liệu tự động hóa
• Tìm hiểu tự động hóa hệ thống điện
• Khái niệm tự động hóa
• Lịch sử tự động hóa
• Sửa chữa thiết bị tự động hóa
• Thiết bị tự động hóa
• Giáo trình Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Thiết bị đo lường tự động hóa
• Dầu bôi trơn
• đề cương tự động hóa
• phương pháp tự động hóa
• Hệ thống tự động hóa
• Tự động hóa trong quá trình sản xuất
• Hệ thống điều khiển tự động
• Tự động hóa quá trình cắt phôi
• Tự động hóa quá trình kiểm tra
• Tự động điều khiển máy móc
• Tự động hóa quá trình công nghệ
• Lý thuyết điều khiển tự động
• Hệ thống rửa xe tự động
• Đồ án tự động hóa
• Hệ thống tự động
• Kiểm tra tự động
• Thiết bị phân loại tự động
• Hệ thống sản xuất tự động hóa
• lập trình tự động hóa
• tài liệu lập trình tự động hóa
• hướng dẫn lập trình tự động hóa
• phương pháp lập trình tự động hóa
• kinh nghiệm lập trình tự động hóa