20.500.12556/DKUM-50394 A model of tool wear monitoring system for turning Model sustava za klasifikaciju trošenja alata pri obradi tokarenjem Acquiring high-quality and timely information on the tool wear condition in real time, presents a necessary prerequisite for identification of tool wear degree, which significantly improves the stability and quality of the machining process. Defined in this paper is a model of tool wear monitoring system with special emphasis on the module for acquisition and processing of vibration acceleration signal by applying discrete wavelet transformations (DWT) in signal decomposition. The paper presents a model of the developed fuzzy system for tool wear classification. The system comprises three modules: module for data acquisition and processing, module for tool wear classification, and module for decision-making. The selected method for feature extraction is presented within the module for data classification and processing. The selected model for the fuzzy classifier and classification in experimental laboratory conditions is shown within data classification and clustering. The proposed model has been tested in longitudinal and transversal machining operations. Prikupljanje kvalitetnih i pravovremenih informacija o stanju alata u realnom vremenu predstavlja nužan uvjet za identifikaciju stupnja istrošenosti alata čime se u značajnoj mjeri poboljšava postojanost i kvaliteta procesa obrade. Ovaj rad se bavi definiranjem modela sustava za klasifikaciju istrošenosti alata uz poseban osvrt na modul za prikupljanje i obradu signala ubrzanja vibracija primjenom diskretnih "wavelet" transformacija (DWT) pri dekomponiranju signala. U radu je prikazan model razvijenog fuzzy sustava za klasifikaciju trošenja alata. Sustav sačinjavaju tri podsustava: za prikupljanje i obradu podataka, za klasifikaciju istrošenosti alata i odlučivanje. U okviru podsustava za prikupljanje i obradu podataka prikazana je izabrana metoda izdvajanja značajki. U okviru klasifikacije i grupiranja podataka prikazan je izabrani model fuzzy klasifikatora i provjera klasifikacije u eksperimentalnim laboratorijskim uvjetima. Primijenjeni model testiran je za zahvate uzdužne i poprečne obrade. artificial intelligence tool wear monitoring feature extraction umetna inteligenca prepoznavanje geometrijskih značilnosti spremljanje obrabe orodij true false true Angleški jezik Hrvaški jezik Znanstveno delo 2015-07-10 12:39:21 2015-07-10 12:39:21 2022-05-29 03:06:54 2021-05-09 03:27:37 2013 0 0 str. 247-254 št. 2 Letn. 20 2013 0000-00-00 Zaloznikova Objavljeno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 1330-3651 621.941:004.89 15346181 16869398 1330-3651 URN:SI:UM:DK:G85CCEWX Tehnicki_vjesnik_2013_Antic_et_al._A_model_of_tool_wear_monitoring_system_for_turning.pdf Tehnicki_vjesnik_2013_Antic_et_al._A_model_of_tool_wear_monitoring_system_for_turning.pdf 1 4ECCC3345EDBB96EEEAA1588F21D1734 de215c7458aa5490cf5d567c9c1ac3d67d8fe6d3c4b8b8bc2c863b9117ff8475 64bd26a8-7c0e-11eb-bb7a-00155d0001ca https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=113999 http://hrcak.srce.hr/100159 1 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=74953 Fakulteta za strojništvo 0 0 0