جهاز استشعار لنظام الكشف عن عجلة الطحن

تشير الورقة إلى تصميم وتنفيذ شبكة عصبية ونظام قائم على المنطق الغامض يجمع بين مخرجات العديد من أجهزة الاستشعار لمراقبة حالة عجلة الطحن. يمكن الافتراض أنه في حالة عمليات الطحن، فإن حالة العملية خلال فترة حياة عجلة الطحن الواحدة هي مجرد وظيفة للتغيرات في قدرة قطع العجلة. ولهذا السبب تلعب مراقبة حالة العجلة دورًا حاسمًا في أي نظام إشراف آلي لعملية الطحن.

تعتمد المراقبة الناجحة لحالة عجلة الطحن إلى حد كبير على أجهزة الاستشعار الموثوقة والقوية المستخدمة لهذا الغرض. في غياب المشغلين البشريين، يجب أن تتمتع أجهزة الاستشعار بالقدرة على التعرف على العملية. الانحرافات والبدء في اتخاذ الإجراءات التصحيحية. هناك العديد من الإشارات التي ترتبط بحالة العملية وهي تخضع لتقنيات استشعار ومعالجة مختلفة. كل من هذه الإشارات قادرة على توفير ميزة تتعلق بالظاهرة موضع الاهتمام على الرغم من موثوقيتها المتفاوتة. لذا فإن جمع أكبر قدر ممكن من المعلومات حول حالة العملية من عدد من أجهزة الاستشعار المختلفة هو الحل الأفضل. لتقديم مثل هذه الفكرة لممارسة نظام استشعار ذكي يجب تنفيذ استراتيجيات دمج أجهزة الاستشعار.

في هذه الدراسة، تم اقتراح نظام مراقبة مزود بأجهزة استشعار متعددة وتم تقييم أدائه تجريبياً. يتضمن هذا النظام قياسات الاهتزازات والانبعاث الصوتي وقوى الطحن. إنها تولد إشارات مفيدة لمراقبة تآكل عجلة الطحن ولكن يجب تحديد أفضل تكوين للإشارات وطرق معالجة الإشارات.

يتم ذلك عن طريق شبكة عصبية ذات انتشار خلفي للتغذية الأمامية. بعد إجراء ضبط الشبكة، ثبت أن عدد الميزات المعلوماتية أقل بكثير من مجموعة الميزات المستخدمة في البداية. ويمكن أيضًا تطبيق نفس الشبكة العصبية في إجراءات اتخاذ القرار، لأنها في الوقت نفسه قادرة على نمذجة تآكل عجلة الطحن. الى جانب ذلك، تمت مناقشة نظام القرار المنطقي الغامض القائم على الشبكة العصبية لتكامل أجهزة الاستشعار في مراقبة حالة عجلة الطحن.

من أجل تقييم الإجراءات المقترحة، تم استخدام البيانات التي تم جمعها أثناء الطحن مع مجموعة من معلمات القطع. وقد لوحظت عجلة الطحن الطازجة والبالية والمتآكلة جزئيًا أثناء التجارب. يتم حساب بعض الميزات الإحصائية والطيفية لكل إشارة قياس واستخدامها كمدخل لاختيار البيانات وإجراءات التصنيف.