The possibilities of applying artificial neural networks in automatic diagnostic system of machine cutting process

The causes of failures in contemporary automatic diagnostic systems working with use of neural networks in industrial conditions are given. lt has been stated that one of the basic causes was the lack of opportunity to perform logical operations by the artificial neuron model of McCulloch and Pius which makes the core of artificial neural networks programs. A new method of data gathering and initial preparation has been offered here, based on the methods derived from non-linear dynamics, fuzzy sets and the theory of chaos. The data processed in such a way are transferred to the neural networks of Feed Forward Back Propagation type, which allows shortening the network's training, increasing the calculations speed and shortening the reaction inertness time of the FFBP network (on-line mode).

---

W artykule omówiono przyczyny zawodności współczesnych automatycznych systemów diagnostycznych pracujących na sieciach neuronowych w warunkach przemysłowych. Za jedną z podstawowych przyczyn uznano brak możliwości wykonywania operacji logicznych przez model sztucznego neuronu McCullocha i Pittsa, który stanowi jądro programów sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano metodykę wstępnego przygotowania danych opartą na metodach pochodzących z dynamiki nieliniowej, logiki rozmytej i teorii chaosu oraz sposoby przekazywania tak przygotowanych danych do sieci neuronowych typu Feed Forward Rack Propagation.