ग्राइंडिंग व्हील डिटेक्शन सिस्टम के लिए सेंसर

यह पेपर ग्राइंडिंग व्हील की स्थिति की निगरानी के लिए कई सेंसरों के आउटपुट को संयोजित करने वाले एक तंत्रिका नेटवर्क और फ़ज़ी लॉजिक आधारित प्रणाली के डिज़ाइन और कार्यान्वयन की ओर इशारा करता है। यह माना जा सकता है कि पीसने की प्रक्रियाओं के मामले में, एक पीसने वाले पहिये के जीवन काल के दौरान प्रक्रिया की स्थिति केवल पहिये की काटने की क्षमता में परिवर्तन का एक कार्य है। यही कारण है कि पीसने की प्रक्रिया के लिए किसी भी स्वचालित पर्यवेक्षण प्रणाली में पहिया स्थिति की निगरानी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।

ग्राइंडिंग व्हील की स्थिति की सफल निगरानी काफी हद तक इस उद्देश्य के लिए उपयोग किए जाने वाले विश्वसनीय और मजबूत सेंसर पर निर्भर करती है। मानव ऑपरेटरों की अनुपस्थिति में, सेंसर में प्रक्रिया को पहचानने की क्षमता होनी चाहिए। असामान्यताएं और सुधारात्मक कार्रवाई शुरू करें। ऐसे विभिन्न संकेत हैं जो प्रक्रिया की स्थिति से संबंधित हैं और वे विभिन्न संवेदन और प्रसंस्करण तकनीकों का विषय हैं। इनमें से प्रत्येक सिग्नल अलग-अलग विश्वसनीयता के बावजूद रुचि की घटना से संबंधित एक सुविधा प्रदान करने में सक्षम है। इसलिए कई अलग-अलग सेंसरों से किसी प्रक्रिया की स्थिति के बारे में अधिकतम जानकारी एकत्र करना सबसे अच्छा समाधान है। इस तरह के विचार को पेश करने के लिए एक बुद्धिमान सेंसिंग प्रणाली का अभ्यास करना चाहिए जिसमें सेंसर फ़्यूज़न के लिए रणनीतियों को शामिल किया जाना चाहिए।

इस अध्ययन में, कई सेंसरों के साथ एक निगरानी प्रणाली प्रस्तावित है और इसके प्रदर्शन का प्रयोगात्मक मूल्यांकन किया जाता है। इस प्रणाली में कंपन, ध्वनिक उत्सर्जन और पीसने वाली ताकतों का माप शामिल है। वे ग्राइंडिंग व्हील घिसाव की निगरानी के लिए उपयोगी सिग्नल उत्पन्न करते हैं लेकिन सिग्नल और सिग्नल प्रोसेसिंग विधियों के सर्वोत्तम कॉन्फ़िगरेशन का चयन करना होगा।

यह फीड फॉरवर्ड बैक प्रोपेगेशन न्यूरल नेटवर्क द्वारा किया जाता है। नेटवर्क की एक ट्यूनिंग प्रक्रिया के बाद यह स्थापित किया गया कि सूचनात्मक सुविधाओं की संख्या शुरू में उपयोग किए गए सुविधाओं के सेट की तुलना में बहुत कम है। उसी तंत्रिका नेटवर्क को निर्णय लेने की प्रक्रिया में भी लागू किया जा सकता है, क्योंकि साथ ही, यह ग्राइंडिंग व्हील घिसाव का मॉडल बनाने में सक्षम है। इसके अलावा, ग्राइंडिंग व्हील स्थिति की निगरानी में सेंसर एकीकरण के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क आधारित फ़ज़ी लॉजिक निर्णय प्रणाली पर चर्चा की गई है।

प्रस्तावित प्रक्रियाओं का मूल्यांकन करने के लिए, कटिंग मापदंडों की एक श्रृंखला के साथ पीसते समय एकत्र किए गए डेटा का उपयोग किया गया था। प्रयोगों के दौरान ताजा, घिसा हुआ और आंशिक रूप से घिसा हुआ पीसने वाला पहिया देखा गया। प्रत्येक मापने वाले संकेत के लिए कुछ सांख्यिकीय और वर्णक्रमीय विशेषताओं की गणना की जाती है और डेटा चयन और वर्गीकरण प्रक्रियाओं के लिए इनपुट के रूप में उपयोग किया जाता है।