Tool condition monitoring system based on a texture descriptors

Abstract

© 2018, University of Novi Sad. Svi savremeni sistemi sistemi za nadzor alata, posebno oni koji koriste senzore vibracije u zadatku prepoznavanja habanja alata, u velikoj meri zavise od izbora obeležja, izdvojenih iz odredenih senzorskih signala, a koji sadrže informacije o stanju habanja alata. Većina primenjenih tehnika postprocesiranja ne uspeva povećati preciznost prepoznavanja ako ta obeležja nisu dovoljno diskriminativna. U ovom radu predlažemo strategiju nadzora habanja, koja se oslanja na izdvajanje novih obeležja baziranih na teksturi. Posmatran je segment kratkotrajnih diskretnih Furieovih transformacija (STDFT) spektara vibracija, kao 2D teksture slike, dobijen od konkretnog senzorskog signala.Radi se identifikaciji vremenske skale STDFT kao prve dimenzije i skale frekvencije kao druga dimenzije definisane teksture slike. Dobijena tekstura slike se zatim deli na odredene 2D segmente teksture, pokrivajuci deo frekventnog opsega od interesa. Nakon primene odgovarajuće banke filtra, za svaki prethodno definisani frekventni opseg izdvajaju se 2D tekstoni. Dobijeni tekstoni, u posmatranom prosecnom vremenu, izdvajaju informacije o funkciji gustine verovatnoće (PDF) tih tekstona u obliku statističkih momenata nižeg reda, čime se dobijaju robusni deskriptori stanja habanja alata. Potvrda rada sistema sa predloženim obeležja je u realnim uslovima. Dobijeni rezultati daju visoku tačnost prepoznavanja.