1 IntroductionTool condition monito

1 IntroductionTool condition monitoring (TCM) is paramount for the machining process because the tool wear is the main generator of the random process disturbances with a direct influence on the safety, quality, and productivity of the machining process [1]. Of all monitoring strategies, continuous tool wear estimation is preferred to be utilized in the situation where the variability of the process parameters is low relatively and the influence of tool efficiency maximization on the overall productivity is big because it is essential for the adaptive control and process optimization [2]. Up to now, many methods have been adopted to realize the continuous estimation of the tool wear value. Silva et al. realize the tool wear estimation by the combination of neural network and expert system [3]. Using the cutting conditions and force ratio as inputs, Liu and Altintas present a method of on-line tool wear monitoring by using multilayer feed forward neural network [4]. Yao et al. [5] present a new tool wear estimation method using wavelet fuzzy neural network in which the acoustic emission and motor current signal are utilized to extract effective features. Kuo and Cohen [6] develop a tool wear estimation system through the integration of radius basis function (RBF) and fuzzy neural network (FNN). The main advantage of the neural networkbased method is that there is no need to build the analytic model to describe the complex internal mechanism of the tool wear because the information of the tool wear status can be memorized by the weight value of the neural network. Another kind of continuous tool wear estimation method is the statistics-based model. The main idea of this method is to build a regression model to describe the relationship between the selected features and the tool wear value. Chen and Chen [7] and Li et al. [8] adopt the multiple linear regression (MLR) model to predict the tool wear based on the multisensing and correlation modeling technology.

結果 (繁體中文) 1:

1引言
刀具狀態監測（TCM）是最重要的加工過程中由於刀具磨損是隨機過程的干擾與安全，質量和加工過程[1]的生產效率具有直接影響的主要發電機。所有監測策略，連續刀具磨損估計是優選的，其中工藝參數的變異性是低的相對和工具效率最大化的整體生產率的影響是很大的，因為它是用於自適應控制和處理必要的情況中利用優化[2]。截至目前，許多方法已被採納，實現了刀具磨損值的連續估計。席爾瓦等人。實現由神經網絡和專家系統[3]的組合工具磨損估計。使用的切削條件和力比作為輸入，Liu和Altintas提出關於行工具磨損通過使用多層前饋神經網絡[4]監測的方法。姚明等人。[5]使用其中聲發射和電動機電流信號被用於提取有效特徵的小波模糊神經網絡提出了一種新的工具磨損估計方法。郭和Cohen [6]通過半徑基函數（RBF）和模糊神經網絡（FNN）的集成開發工具磨損估計系統。神經基於網絡的方法的主要優點是，有沒有必要建立分析模型來描述刀具磨損的複雜的內部機制，因為的刀具磨損狀態的信息可以通過神經網絡的權重值被記憶。另一種連續刀具磨損估計方法是基於統計的模型。該方法的主要思想是建立一個回歸模型來描述所選擇的特徵和工具磨損值之間的關係。陳和陳[7]和李等人。[8]採用多重線性回歸（MLR）模型來預測基於所述multisensing和相關性建模技術的刀具磨損。

結果 (繁體中文) 2:

1 簡介
刀具狀態監控 （TCM） 對於加工過程至關重要，因為刀具磨損是隨機過程干擾的主要發生者，直接影響到加工過程的安全性、品質和生產率 [1]。在所有監測策略中，在過程參數的可變性相對較低且刀具效率最大化對整體生產率影響較大的情況下，最好採用連續刀具磨損估計因為它對自我調整控制和過程優化至關重要 [2]。到目前為止，已經採用多種方法實現了刀具磨損值的連續估計。席爾瓦等人通過神經網路和專家系統的結合實現了刀具磨損估計[3]。劉和阿爾廷塔斯利用切削條件和力比作為輸入，提出了一種利用多層前饋神經網路[4]進行線上刀具磨損監測的方法。Yao等人提出了一種利用小波模糊神經網路進行工具磨損估計的新方法，利用聲發射和電機電流信號提取有效特徵。Kuo和Cohen[6]通過半徑基礎函數（RBF）和模糊神經網路（FNN）的集成，開發了一個刀具磨損估計系統。神經網路方法的主要優點是無需構建分析模型來描述刀具磨損的複雜內部機制，因為刀具磨損狀態的資訊可以通過神經網路的重量值來記憶.另一種連續刀具磨損估計方法是基於統計的模型。此方法的主要思想是構建一個回歸模型來描述所選特徵與刀具磨損值之間的關係。陳和陳[7]和李等人採用多線性回歸（MLR）模型，基於多傳感和關聯建模技術預測刀具磨損。

結果 (繁體中文) 3:

1簡介
刀具磨損是隨機過程擾動的主要來源，直接影響加工過程的安全性、質量和生產率[1]。在所有的監測策略中，在工藝參數變化率相對較低、刀具效率最大化對整體生產率影響較大的情况下，最好採用連續刀具磨損估計，因為這對於自我調整控制和工藝優化至關重要[2]。到目前為止，已經採用多種方法實現了刀具磨損量的連續估計。Silva等人。將神經網路與專家系統相結合，實現刀具磨損量的估計[3]。Liu和Altintas以切削條件和力比為輸入，提出了一種基於多層前饋神經網路的刀具磨損線上監測方法[4]。Yao等人。[5]提出了一種利用聲發射和電機電流訊號選取有效特徵的小波模糊神經網路刀具磨損估計方法。Kuo和Cohen[6]將徑向基函數（RBF）和模糊神經網路（FNN）相結合，開發了刀具磨損評估系統。神經網路方法的主要優點是不需要建立描述刀具磨損複雜內在機理的分析模型，因為神經網路的權值可以記憶刀具磨損狀態的資訊。另一種刀具磨損的連續估計方法是基於統計的模型。該方法的主要思想是建立一個回歸模型來描述所選特徵與刀具磨損量之間的關係。Chen和Chen[7]以及Li等人。[8]基於多尺度相關建模科技，採用多元線性回歸（MLR）模型對刀具磨損進行預測。