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wt-online - Ausgabe 5-2019, S. 347-351

Kompletter Beitrag im pdf-Format 347_91760.pdf

Werkzeugmaschinen, Drehen, Sicherheit

Einzelteilüberwachung in Beschleunigungsphasen*

Vergleich zwischen konventionellen Regressionsalgorithmen und maschinellem Lernen

Die modellbasierte Prozessüberwachung für die Einzelteilfertigung scheitert häufig an Prozessphasen, welche Beschleunigungsanteile enthalten. Der Beitrag widmet sich der Kompensation von Beschleunigungs- und Reibanteilen im Messsignal durch kennfeldbasierte Ansätze sowie Methoden des maschinellen Lernens. Für die anschließende Modellierung des Gesamtsignals zur Prozessüberwachung werden Regressionsansätze mit Methoden des maschinellen Lernens verglichen, welche sich als besonders geeignet zeigen.

Single item processes containing acceleration phases – A comparison between conventional regression tools and machine learning

Model-based process monitoring often fails to adequately assess process segments that exhibit acceleration. This work evaluates different compensation approaches for non-process-specific parts of the measured signals. For a subsequent modelling of the complete input signal enabling the monitoring of single item processes, conventional regression models are compared to machine learning methods. The latter prove to be very well suited for these requirements.

Autor:
Denkena, B.; Bergmann, B.; Witt, M.

Der vollständige Beitrag ist erschienen in:
wt-online 5-2019, Seite 347-351
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