Razvoj hibridnog estimatora trošenja alata i metoda vođenja alatnog stroja

U radu je razmatrana problematika razvoja sustava za nadzor trošenja reznih alata i metoda adaptivnog vođenja alatnih strojeva prema postojanosti rezne oštrice, imajući uvidu njihov značaj u projektiranju suvremenih inteligentnih obradnih sustava. U tom je smislu, u prvom dijelu rada, detaljno opisan i analiziran predloženi model hibridnog estimatora parametra trošenja zasnovan na dva serijski povezana modula. Najprije je formiran klasifikacijski modul zasnovan na analitičkom konceptu neizrazite logike bez pravila ponašanja. Time je omogućena primjena neizrazitog odlučivanja bez ograničenja u broju značajki trošenja, čime se podiže stupanj pouzdanosti i robusnosti navedenog modula kao nužnih uvjeta preciznije procjene stupnja istrošenosti. Do konačne se vrijednosti parametra trošenja iz klasificiranog područja trošenja dolazi primjenom modula za estimaciju. On je izveden primjenom regresijskog algoritma metode vektorski podržanog učenja, čime se nastojalo osigurati konačno rješenje u optimalnoj formi s obzirom na odabranu strukturu modula.U drugome je dijelu rada analiziran koncept adaptivnog vođenja alatnog stroja, pri čemu je željeni stupanj istrošenosti u prethodno definiranom vremenu obrade realiziran vođenjem preko parametra brzine rezanja. Osim navedenog kriterija, dodatnu je funkciju cilja predstavljala i maksimalna produktivnost procesa ograničena njegovim tehnološkim karakteristikama. Algoritam vođenja realiziran je umjetnom neuronskom mrežom zasnovanom na radijalnim baznim funkcijama, a šum generiran pogreškom u estimaciji iznosa parametra trošenja filtriran je korištenjem modificirane dinamičke neuronske mreže. Algoritmi umjetnih neuronskih mreža posebno su pogodni u vođenju onih procesa čija je dinamika modelirana nekom od metoda učenja s podacima dobivenim iz snimljenih signala procesa. U ovu se skupinu ubraja i trošenje reznih alata,pri čemu se podaci za strukturiranje sustava za nadzor trošenja mogu iskoristiti i za određivanje strukture ostalih elemenata regulacijskog kruga realiziranih primjenom umjetnih neuronskih mreža

LinuxCNC – Napredni sustav CNC upravljanja: primjena i kritički osvrt

Ovaj rad prikazuje osvrt na implementaciju upravljačkog sustava otvorene arhitekture, tzv. Enhanced Machine Controller-a (EMC2), koji je primijenjen na glodalici kao ispitnom postavu. Razvoj ispitnog postava motiviran je edukacijskim i istraživačkim potrebama, osobito u području razvoja i analize algoritama za nadzor i upravljanje procesima obrade odvajanjem. EMC2 sustav je razmatran s obzirom na kompatibilne hardverske komponente i mogućnosti prilagodbe specifičnostima obradnog stroja, kao i mogućnostima za industrijsku primjenu. U radu su također prikazane tehničke karakteristike ispitnog postava i upravljačkog sustava

Hamiltonian of multipotential field in nanorobotics

As it is well known, nanorobotics is the field that deals with the controlled manipulation with atomic and molecular-sized objects. In order to control nanorobots in the regions of mechanics, electronics, electromagnetism, photonics and biomaterials we have to have the ability to construct of the related artificial control potential fields. At the nanoscale the control dynamics is very complex because there are very strong interactions between nanorobots, manipulated objects and nanoenvironment. The problem is to design the control dynamics that will compensate or/and control the mentioned interactions. The first step in designing of the control dynamics for nanorobots is the development of the relativistic Hamiltonian (Hamilton functions) that will include external artificial control potential fields. Thus, derivation of the first and second form of the relativistic Hamiltonians for nanorobots control is presented in this paper.nbs

On-Line Workpiece Hardness Monitoring in Stone Machining

The application of four types of process signals in the indirect on-line monitoring of stone hardness has been analysed in this paper. Cutting forces, servomotor currents, vibration and acoustic emission signals were measured during the drilling of three types of stones characterised by different hardness and heterogeneity values. A group of features were extracted from each signal from the time and frequency domain. Their capacity to correctly classify stone hardness was analysed using an artificial neural network classifier. Stone samples were drilled with new drill bits and drill bits worn to three different wear levels in order to analyse the influence of tool wear on the hardness classification process. Nine combinations of cutting parameters were applied for each drill wear level and stone type. Features extracted from the vibration signals obtained the best results in the stone hardness classification. The results indicate their potential industrial application, since they have achieved a high classification precision regardless of the drill bit wear level