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Multi-Scale Statistical Process Monitoring in Machining

机译：加工中的多尺度统计过程监控

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Most practical industrial process data contain contributions at multiple scales in time and frequency. Unfortunately, conventional statistical process control approaches often detect events at only one scale. This paper addresses a new method, called multiscale statistical process monitoring, for tool condition monitoring in a machining process, which integrates discrete wavelet transform (WT) and statistical process control. Firstly, discrete WT is applied to decompose the collected data from the manufacturing system into uncorrelated components. Next, the detection limits are formed for each decomposed component by using Shewhart control charts. A case study, i.e., tool condition monitoring in turning using an acoustic emission signal, demonstrates that the new method is able to detect abnormal events (serious tool wear or breakage) in the machining process.
机译：最实用的工业过程数据包含时间和频率的多个比例的贡献。不幸的是，常规的统计过程控制方法通常仅以一个尺度检测事件。本文提出了一种新的方法，称为多尺度统计过程监控，该方法用于在加工过程中监控刀具状态，该方法集成了离散小波变换（WT）和统计过程控制。首先，使用离散WT将来自制造系统的收集数据分解为不相关的组件。接下来，通过使用Shewhart控制图为每个分解成分形成检测限。案例研究，即使用声发射信号监控车削过程中的刀具状态，证明了该新方法能够检测加工过程中的异常事件（严重的刀具磨损或破损）。

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