공구 마모 예측은 공구가 시간과 나머지 유용한 생활에 따라 시간 이상 분해하는 방법을 이해합니다. 정확한 예측은 제조 효율성을 향상하고 비용을 절감하고 기계 고장을 방지 할 수 있습니다. Mathematical 모델은 센서 데이터 및 모델링 마모 프로세스 분석에 중요한 역할을합니다.

공구 착용의 유형

공구 마모의 여러 종류가 있으며, 각각의 특성이 다릅니다. 이에는 플랜지 마모, crater 마모 및 노치 마모가 포함됩니다. 이러한 유형의 인식은 예측에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이됩니다.

사용 된 Mathematical 모델

다양한 수학 모델은 공구 마모를 예측하는 데 사용됩니다. 이 모델은 힘, 진동 및 온도와 같은 센서 데이터를 분석합니다. 일반적인 접근법에는 empirical 모델, 기계 모델 및 하이브리드 모델이 포함됩니다.

환경 모델

센서 입력 및 마모 사이의 관계를 설정하는 역사적인 데이터에 대한 물리적 모델은 의존합니다. 이 모델은 간단하지만 훈련 데이터 범위 밖에 정확도가 부족할 수 있습니다.

Mechanistic 모형

Mechanistic 모델은 재료 제거 및 마모 메커니즘의 물리적 원리에 근거합니다. 그들은 장시간 착용 프로세스를 설명하는 차동식 방정식을 포함한다.

수학 기술

  • Regression 분석
  • 인공 신경망
  • Fuzzy 논리 시스템
  • 지원 벡터 기계

이러한 기술 프로세스 센서 데이터는 나머지 공구 수명을 예측합니다. 선택은 데이터 가용성 및 필수 예측 정확도에 따라 다릅니다.