工作过程监测装置
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN101221067A

    公开(公告)日:2008-07-16

    申请号:CN200710144176.4

    申请日:2007-11-30

    发明人: 池田和隆

    IPC分类号: G01H17/00 G06N3/00

    摘要: 一种工作过程监测装置包括:传感器单元,所述传感器单元用于探测在通过由驱动单元旋转驱动的工作机处理工件时产生的振动和声波中的至少一种;信号输入单元,所述信号输入单元用于从由传感器单元输出的电信号中提取目标信号;以及特征量提取单元,所述特征量提取单元用于从目标信号中提取包括多个参数的特征量。此外,该工作过程监测装置包括材料检查单元,所述材料检查单元用于探测当前正被处理的工件的一部分的材料质量是否正常,其中,所述材料检查单元采用神经网络,所述神经网络通过使用从当处理由正常质量材料制成的工件时获得的目标信号中提取的特征量进行训练。

    用于加工工件的方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103238125A

    公开(公告)日:2013-08-07

    申请号:CN201180040563.8

    申请日:2011-08-19

    发明人: S·霍尔特

    IPC分类号: G05B19/416 B23Q15/12

    摘要: 电子控制系统被编程以控制切割工具相对于旋转的工件的运动。在坯料的啮合之后,工具被控制以遵循曲线形路径,直到工具的切割表面到达坯料中的预定切割深度。然后,工具被控制以遵循笔直/线性的路径,工具的切割表面在所述预定切割深度处与坯料啮合。在工具沿着已知的曲线形路径滚动而开始切割时,控制系统改变馈送速度,以控制在工具滚动而开始切割时去除的材料的厚度,例如,以在材料开始成卷时引发破碎。在工具滚动而开始切割时的馈送速度被编程以相对于切割工具的切割表面和切割工具运动到其中的坯料之间的啮合弧变化。

    用于加工工件的方法
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN103238125B

    公开(公告)日:2018-03-09

    申请号:CN201180040563.8

    申请日:2011-08-19

    发明人: S·霍尔特

    IPC分类号: G05B19/416 B23Q15/12

    摘要: 电子控制系统被编程以控制切割工具相对于旋转的工件的运动。在坯料的啮合之后,工具被控制以遵循曲线形路径,直到工具的切割表面到达坯料中的预定切割深度。然后,工具被控制以遵循笔直/线性的路径,工具的切割表面在所述预定切割深度处与坯料啮合。在工具沿着已知的曲线形路径滚动而开始切割时,控制系统改变馈送速度,以控制在工具滚动而开始切割时去除的材料的厚度,例如,以在材料开始成卷时引发破碎。在工具滚动而开始切割时的馈送速度被编程以相对于切割工具的切割表面和切割工具运动到其中的坯料之间的啮合弧变化。

    表面仿形测定装置
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN100476348C

    公开(公告)日:2009-04-08

    申请号:CN200510073330.4

    申请日:2005-05-31

    发明人: 野田孝

    IPC分类号: G01B21/00 G01B21/20

    摘要: 本发明提供一种能够根据被测定物表面的状态,适当地调整仿形速度和采样间隔等测定条件的表面仿形测定装置等。为此,表面仿形测定装置包括:根据在进行仿形扫描的过程中所取得的测定数据,计算扫描地点的曲率半径的曲率半径计算装置(543);根据所计算出的曲率半径,确定仿形探头的行进速度的行进速度确定部(544);以及根据所计算出的曲率半径,确定采样间隔的采样间隔确定部(546)。

    工作过程监测装置
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN101221067B

    公开(公告)日:2010-09-08

    申请号:CN200710144176.4

    申请日:2007-11-30

    发明人: 池田和隆

    IPC分类号: G01H17/00 G06N3/00

    摘要: 一种工作过程监测装置包括:传感器单元,所述传感器单元用于探测在通过由驱动单元旋转驱动的工作机处理工件时产生的振动和声波中的至少一种;信号输入单元,所述信号输入单元用于从由传感器单元输出的电信号中提取目标信号;以及特征量提取单元,所述特征量提取单元用于从目标信号中提取包括多个参数的特征量。此外,该工作过程监测装置包括材料检查单元,所述材料检查单元用于探测当前正被处理的工件的一部分的材料质量是否正常,其中,所述材料检查单元采用神经网络,所述神经网络通过使用从当处理由正常质量材料制成的工件时获得的目标信号中提取的特征量进行训练。