웨이브렛 변환과 신경망 알고리즘을 이용한 드릴링 버 생성 음향방출 모니터링

이성환; 김태은; 라광렬

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이성환 김태은 라광렬

저널정보: Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회지 제22권 제4호

발행연도: 2005.4

수록면: 37 - 43 (7page)

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Real time monitoring of exit burr formation is critical in manufacturing automation. In this paper, acoustic emission (AE) was used to detect the burr formation during drilling. By using wavelet transform (WT), AE data were compressed without unnecessary details. Then the transformed data were used as selected features (inputs) of a back-propagation artificial neural net (ANN). In order to validate the in process AE monitoring system, both WT -based ANN and cutting condition (cutting speed, feed, drill diameter, etc.) based ANN outputs were compared with experimental data.

#Drilling Burr(드릴링 버) #AE Monitoring(음향방출 모니터링) #Wavelet Transform(웨이브렛 변환) #Artificial Neural Network(인공지능신경망)

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