Penilaian kondisi pahat:Pengamatan ambang batas secara langsungAnalisis time seriesDalam tehnik peramal an dengan time series ada 2 kategori utama yang perlu dilakukan pengujian, yaitu pemulusan (smoothing) dan dekomposisi (decomposition). Metode pemulusan mendasarkan ramalannya dengan prinsip rata-rata dari kesalahan masa lalu (Averaging smoothing past errors) dengan menambahkan nilai ramalan sebelumnya dengan persentase kesalahan (percentage of the errors) antara nilai sebenarnya (actual value) dengan nilai ramalannya (forecasting value). Metoda dekomposisi mendasarkan prediksinya dengan membagi data time series menjadi beberapa komponen dari Trend, Siklis, Musiman dan pengaruh Random; kemudian mengkombinasikan prediksi dari komponen-komponen tersebut (kecuali pengaruh random yang sulit diprediksi). Pendekatan lain untuk peramalan adalah metoda causal atau yang lebih dikenal dengan sebutan regresi.JSTTCM adalah Proses pemantauan kondisi alat otomatis menyiratkan identifikasi memotong kondisi alat tanpa mengganggu operasi proses manufaktur, mengurangi pengawasan manusia. Tanpa pengawasan dapat menyebabkan peningkatan utilisasi peralatan, sehingga secara substansial mengurangi biaya produksi. Kedua situasi ini memerlukan sistem sensor cerdas. Sebuah otomatis / proses pemesinan cerdas dan alat sistem pemantauan kondisi harus dapat meniru semirip mungkin kemampuan operator manusia. Dengan demikian, empat komponen penting berikut harus dimasukkan dalam sistem alat pemantauan kondisi otomatis untuk meniru tindakan pemantauan manusia:Merasakan Sistem Teknik (sensing technique system): Biasanya, teknik penginderaan tidak langsung seperti kekuatan/gaya pemotongan, getaran, dan emisi akustik digunakan. Berbagai jenis sensor dan data sensoris dari lokasi yang berbeda digabungkan untuk menghasilkan informasi yang bergunaFitur Ekstraksi Sistem: Idealnya, sinyal sensorik berisi informasi yang diperlukan untuk membedakan antara proses yang berbeda dan kondisi alat. Namun, sinyal-sinyal ini biasanya sebuah noise (gangguan) dan memerlukan pengolahan lebih lanjut untuk menghasilkan fitur yang berguna, yang sangat sensitif terhadap kondisi alat tetapi tidak sensitif terhadap suara eksternal.Pengambilan Keputusan Sistem (decision making system): strategi proses pengambilan keputusan fitur sinyal yang masuk dan melakukan tugas asosiasi pola, pemetaan fitur sinyal yang tepat menurut kelasnya (kondisi alat). Tugas pengolahan ini dapat dilakukan secara berurutan atau paralel tergantung pada arsitektur sistem monitoring.Pengetahuan Sistem Pembelajaran (Knowledge Learning Systems): Dalam rangka untuk membuat keputusan yang tepat, algoritma pembelajaran harus disediakan. Seperti parameter sistem algoritma yang selaras dengan mengamati fitur sampel yang sesuai dengan kondisi alat yang berbeda. Seperti operator manusia, sistem pemantauan otomatis (TCM) harus memiliki kemampuan untuk belajar dari pengalaman mereka (kerja masa lalu) serta dari informasi baru yang dihasilkan dari proses pemesinanHal mendasar baik dengan pemrosesan sinyal dan algoritma pengambilan keputusan, bersama-sama dikenal sebagai metode pemantauan, termasuk identifikasi yang dapat diandalkan dan cepat atau respon terhadap suatu peristiwa yang tidak normal yang terjadi pada kondisi proses normal (Du, 1995 '.)

Cara melakukan ekstraksi fitur sinyal?

sinyal-sinyal non-stasioner (yaitu sinyal yang kandungan frekuensinya bervariasi terhadap waktu), karena berkaitan dengan kemampuannya untuk memisah-misahkan berbagai macam karakteristik pada berbagai skala

Metode analisis sinyalFourier transformation (FFT)Transformasi fourier adalah transformasi yang dapat merubah suatu sinyal dari domain waktu s(t) kedalam domain frekuensi S(f). Fungsi dilakukanya transformasi ini bertujuan untuk mendapatkan informasi apakah suatu sinyal memiliki frekuensi tertentu atau tidak.Transformasi Fourier menggabungkan sinyal ke bentuk fungsi eksponensial dari frekuensi yang berbeda-beda. Caranya adalah dengan didefinisikan ke dalam persamaan berikut:Dapat kita katakan dari dua persamaan diatas bahwa X(f) adalah transformasi Fourier dari x(t) yang mengubah x(t) dari domain waktu ke domain frekuensi,dan untuk persamaan ke2 adalah kebalikan dari persamaan ke1 atau bisa di sebut dengan invers transformasi faurier.Dibawah ini contoh dari transformasi fourier,dari domain waktu ke domain frekuensiPada gambar di atas,di bagian kiri merupakan sinyal asli dari domain waktu.dan Sisi sebelah kanan merupakan hasil transformasi fourier .Kelebihan Transformasi fourierDefinisi transformasi fourier sebagai tool/alat untuk mengubah suatu sinyal dari kawasan waktu ke kawasan frekuensi,menjelaskan kepada kita bahwa transformasi ini memiliki kelebihan:1. Mampu menunjukkan kandungan frekuensi yang terkandung di dalam sinyal.2. Mampu menunjukan beberapa banyak komponen frekuensi yang ada di dalam sinyal.Kekurangan Transformasi Fourier Dibalik kelebihan yang ada,ternyata transformasi ini memiliki keterbatasan.keterbatasan ini menjadi kekurangan yang cukup fatal untuk transformasi fourier.Kekuranganya adalah:Transformasi Fourier hanya dapat menangkap informasi apakah suatu sinyal memiliki frekuensi tertentu atau tidak, tapi tidak dapat menangkap dimana frekuensi itu terjadi.Wavelet transformationTransformasi merupakan suatu langkah yang harus dilakukan untuk mengubah penyajian suatu sinyal dari suatu domain ke domain yang lain. Dalam hal ini Transformasi Fourier mengubah sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi,sedangkan Transfomasi wavelet mengubah sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi dan skala. Pada konsep pengolahan citra pun, kita harus mengubah suatu citra dari satu domain ke domain lainnya. Perubahan ini bertujuan untuk mempermudah pengkodean. Dari kedua jenis transformasi diatas transformasi yang paling cocok untuk kompresi adalah transformasi wavelet. Hal ini dikarenakan jika kita melakukan kompresi pada bagian detail, citra invers atau citra hasil rekonstruksi tidak akan terlalu berbeda dengan citra awal

Data fusion adalah proses integrasi beberapa data dan pengetahuan yang mewakili objek dunia nyata yang sama ke dalam sebuah representasi yang konsisten, akurat, dan berguna. Proses fusi data sering dikategorikan dengan rendah, menengah atau tinggi, tergantung pada tahap pengolahan di mana fusi berlangsung

Getaran benda kerja diukur menggunakan accelerometer tipe Gaya pemotongan diukur dengan strain gauged dynamometer