The application of artificial neural networks to produce quality monitoring

机译：人工神经网络在生产质量监控中的应用

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Condition monitoring (CM) involves monitoring the condition of a machine in an attempt to detect adverse changes that would indicate that the performance of the machine is falling. CM has been used here to associate signal analysis information with Surface Finish to help detect the decline in output quality and initiate corrective measures. This paper reports the results of acquiring vibration readings during the cutting operation of a centre lathe and analysing the data off-line. The process of using Artificial Neural Networks to classify the measured signature analysis data into distinguished classes of Surface Finish quality will be discussed.

机译：状态监视（CM）涉及监视机器的状态，以尝试检测可能指示机器性能下降的不利变化。此处已使用CM将信号分析信息与Surface Finish关联起来，以帮助检测输出质量的下降并采取纠正措施。本文报告了在中心车床切削操作期间获取振动读数并离线分析数据的结果。将讨论使用人工神经网络将测得的特征分析数据分类为表面光洁度质量的不同类别的过程。

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来源
《International Conference on Quality, Reliability, and Maintenance(QRM 2004); 20040401-20040402; Oxford; GB》|2004年|P.117-120|共4页
会议地点 Oxford(GB);Oxford(GB)
作者
C H WOOD; D K HARRISON; A K ROY; T S SIHRA;
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作者单位

School of Engineering Science and Design, Glasgow Caledonian University, UK;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类质量控制;
关键词

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