Entwicklung eines lernfähigen transputergestützten Werkzeugmaschinendiagnosesystems:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Essen
Vulkan-Verl.
1994
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| Schriftenreihe: | Schriftenreihe des IWF
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| adam_text | ENTWICKLUNG EINES LERNFAEHIGEN TRANSPUTERGESTUETZTEN
WERKZEUGMASCHINENDIAGNOSESYSTEMS VON DER FAKULTAET FUER MASCHINENBAU UND
ELEKTROTECHNIK DER TECHNISCHEN UNIVERSITAET CAROLO-WILHELMINA ZU
BRAUNSCHWEIG ZUR ERLANGUNG DER WUERDE EINES DOKTOR-INGENIEURS (DR.-ING.)
GENEHMIGTE DISSERTATION VON RALF WESTERBUSCH AUS OSNABRUECK EINGEREICHT
AM: MUENDLICHE PRUEFUNG AM: BERICHTERSTATTER: MITBERICHTERSTATTER: 4.
DEZEMBER 1992 2. JULI 1993 PROF. DR.-ING. E. WESTKAEMPER PROF. DR.-ING.
U. VARCHMIN 1994 -5- INHALTSVERZEICHNIS 0.1. KURZZEICHEN UND BEGRIFFE 7
0.2. VERZEICHNIS DER BILDER 10 1. EINLEITUNG 13 1.1.
BEGRIFFSDEFINITIONEN 14 1.2. ZIELE DER WERKZEUGMASCHINENDIAGNOSE 21 1.3.
STAND DER TECHNIK 24 1.4. WERKZEUGMASCHINENDIAGNOSE DURCH
SIGNALVERARBEITUNG (ZIELSETZUNG DIESER ARBEIT) 26 2. GRANDELEMENTE DES
WERKZEUGMASCHINENDIAGNOSESYSTEMS 31 2.1. MESSWERTAUFNAHME 34 2.1.1.
ANALOGSIGNALAUFHAHME UND VORVERARBEITUNG 35 2.1.2.
ANALOG/DIGITAL-UMSETZUNG 41 2.1.3. BINAER-DATEN-ERFASSUNG 43 2.2.
DIGITALE FILTER 45 2.3. MERKMALGEWINNUNG 47 2.3.1. SCHWELLWERT,
GRENZWERTE 49 2.3.2. STATISTISCHE METHODEN 49 2.3.3.
KORRELATIONSVERFAHREN 53 2.3.4. LEISTUNGSDICHTESPEKTRUM, CEPSTRAM 54
2.4. MERKMALEXTRAKTION 56 2.5. MUSTERERKENNUNG UND -KLASSIFIKATION 60
2.6. BENUTZERINTERAKTION MIT DEM WERKZEUGMASCHINENDIAGNOSESYSTEM 65 3.
KONZEPTION EINES LERNENDEN DIAGNOSESYSTEMS 68 4. AUFBAU DER MODULAREN
GRUNDSOFTWARE DES MASCHINENDIAGNOSESYSTEMS 78 -6- 4.1. DAS
SOFTWAREDEVICE 80 4.2. STEUERUNG DER SOFTWAREDEVICES 85 4.3.
PROBLEMORIENTIERTE KONFIGURATION DER SOFTWAREDEVICES 87 5. ABLEITUNG DER
STRUKTUR DES TRANSPUTERGESTUETZTEN MASCHINENDIAGNOSESYSTEMS 91 5.1.
AUFBAU UND STRUKTUR DES MASCHINENDIAGNOSESYSTEMS MIT TRANSPUTERN 95 6.
EINSATZ EINES NEURONALEN NETZWERKES ZUR MUSTERERKENNUNG UND
-KLASSIFIKATION , 98 6.1. AUFBAU EINES NEURONALEN NETZWERKES 99 6.2.
MUSTERERKENNUNG MIT BACK-PROPAGATION-LERNVERFAHREN 104 6.3.
MUSTERERKENNUNG NACH DEM COUNTERPROPAGATION-LERNVERFAHREN 108 6.4.
MUSTERERKENNUNG DURCH EIN KLASSIFIKATOR-NETZ 115 6.5. BEWERTUNG , 119 7.
BENUTZERINTERAKTION DURCH EINE VERBINDUNGSMATRIX ZUR KLASSIFIKATION 120
7.1. AUFBAU EINER VERBINDUNGSMATRIX 122 7.2. DIAGNOSEFINDUNG IM
DIAGNOSESYSTEM 126 8. BEISPIEL FUER DEN EINSATZ DES WERKZEUGMASCHINEN-
DIAGNOSESYSTEMS ZUR DIAGNOSE EINER SCHLEIFMASCHINE 129 9.
ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 142 LITERATUR 145
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