Header

Shop : Details

Shop
Details
49,80 €
ISBN 978-3-8440-8875-5
Paperback
334 Seiten
111 Abbildungen
427 g
21 x 14,8 cm
Deutsch
Dissertation
Dezember 2022
Tobias Schlagenhauf
Bildbasierte Quantifizierung und Prognose des Verschleißes an Kugelgewindetriebspindeln
Ein Beitrag zur Zustandsüberwachung von Kugelgewindetrieben mittels Methoden des maschinellen Lernens
For the realization of autonomous production machines, it is necessary to enable them to independently assess the condition of their components and, in a medium-term step, inform the maintenance department about it. This requires methods that allow the reliable estimation of the condition of machine components. For the realization of a predictive maintenance strategy, it is also necessary to analyze and understand the wear progression of machine tool components in order to develop prognosis models on that basis.

As a commonly used and highly stressed machine tool component, the ball screw drive (BSD) plays a central role for the reliable operation of autonomous production machines. Previous work on condition monitoring of BSDs has been based on the indirect interpretation of the wear characteristics. In addition, the development of surface defects on the BSD has not been documented and investigated in image data yet, which has prevented the reliable implementation of a prognosis model based on direct wear signals.

The approach presented in this work documents the entire wear development on the surface of the BSD up to the mechanical failure of the component for the first time in image data. On this basis, the classification of the damage is investigated using machine learning methods for the first time, thus creating the basis for a reliable condition monitoring system. Based on this, a wear forecasting system is investigated. The functionality of the forecasting system could be demonstrated for the first time on image data of the BSD. The investigations are extended by experiments on data efficient classification by investigating a novel approach for data efficient classification of image data. The so called SBF-Net approach is validated on images of ball screw drives as well as on image data of other technical and non-technical domains. The superiority of the approach compared to state of the art models could be demonstrated.
Schlagwörter: Zustandsüberwachung; Kugelgewindetriebe; Spindel
Forschungsberichte aus dem wbk, Institut für Produktionstechnik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Herausgegeben von Prof. Dr.-Ing. Jürgen Fleischer, Prof. Dr.-Ing. Gisela Lanza und Prof. Dr.-Ing. habil. Volker Schulze, Karlsruhe
Band 263
Verfügbare Online-Dokumente zu diesem Titel
Sie benötigen den Adobe Reader, um diese Dateien ansehen zu können. Hier erhalten Sie eine kleine Hilfe und Informationen, zum Download der PDF-Dateien.
Bitte beachten Sie, dass die Online-Dokumente nicht ausdruckbar und nicht editierbar sind.
Bitte beachten Sie auch weitere Informationen unter: Hilfe und Informationen.
 
 DokumentGesamtdokument 
 DateiartPDF 
 Kosten37,35 € 
 AktionDownloadZahlungspflichtig kaufen und download der Datei 
     
 
 DokumentInhaltsverzeichnis 
 DateiartPDF 
 Kostenfrei 
 AktionDownloadDownload der Datei 
     
Benutzereinstellungen für registrierte Online-Kunden (Online-Dokumente)
Sie können hier Ihre Adressdaten ändern sowie bereits georderte Dokumente erneut aufrufen.
Benutzer
Nicht angemeldet
Export bibliographischer Daten
Teilen
Shaker Verlag GmbH
Am Langen Graben 15a
52353 Düren
  +49 2421 99011 9
Mo. - Do. 8:00 Uhr bis 16:00 Uhr
Fr. 8:00 Uhr bis 15:00 Uhr
Kontaktieren Sie uns. Wir helfen Ihnen gerne weiter.
Captcha
Social Media