Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การเฝ้าสังเกตสถานะการตัดเหล็กกล้าบนเครื่องกลึงซีเอ็นซี โดยใช้เซนเซอร์ร่วมกัน

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Monitoring of mild steel cutting states on CNC turning machine utilizing sensor fusion

Year (A.D.)

2009

Document Type

Thesis

First Advisor

สมเกียรติ ตั้งจิตสิตเจริญ

Faculty/College

Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)

Degree Name

วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

วิศวกรรมอุตสาหการ

DOI

10.58837/CHULA.THE.2009.1633

Abstract

เครื่องจักรกลอัจฉริยะจะมีความสำคัญมากขึ้น ดังนั้นระบบการตรวจติดตามจึงมีความจำเป็น สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิตในระหว่างการตัด จึงเป็นที่มาของวัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้ ซึ่งก็คือการพัฒนาระบบการตรวจติดตามการสึกหรอของมีดกลึง และสถานะการตัดของเศษโลหะและการสั่นแบบแชตเตอร์ ที่เกิดขึ้นของกระบวนการกลึงเหล็กกล้าคาร์บอน (S45C) โดยการใช้เซนเซอร์ร่วมกัน ได้แก่ เซนเซอร์แรงตัด เซนเซอร์วัดความเร่ง เซนเซอร์เสียง และเซนเซอร์อะคูสติก อีมิสชั่น ในการทดลองจะเป็นการตัดแบบไม่ใช้สารหล่อเย็น และไม่มีการทำซ้ำในแต่ละการทดลอง เพื่อที่จะได้ข้อมูลของสัญญาณจากทุกเซนเซอร์ ต่อมาแต่ละสัญญาณจะถูกนำมาวิเคราะห์ทั้งในโดเมนความถี่ โดยวิธีการประมวลผลสัญญาณที่เรียกว่า การแปลงฟูเรียร์อย่างเร็ว และในโดเมนเวลา เพื่อหาความสัมพันธ์ของสัญญาณที่เกิดขึ้นกับการสึกหรอของมีดกลึง การแตกหักของเศษโลหะ และการเกิดการสั่นแบบแชตเตอร์ ซึ่งสัญญาณที่ได้วิเคราะห์จากแต่ละเซนเซอร์ จะถูกประมวลผลผ่านโครงข่ายประสาทเทียมชนิดที่มีการแพร่ค่าย้อนกลับ โครงข่ายประสาทเทียมที่มีโครงข่ายแบบเพอร์เซพตรอน และโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้การจดจำรูปแบบ เพื่อพยากรณ์ระดับการสึกหรอของมีดกลึง และตรวจจับสถานะของการตัดว่าเป็นเศษโลหะแบบต่อเนื่อง แบบแตกหัก หรือเกิดการสั่นแบบแชตเตอร์ขึ้นในกระบวนการกลึง ผลลัพธ์ที่ได้รับจากการทดลองพบว่า ระบบการตรวจติดตามภายในกระบวนการที่ถูกเสนอและพัฒนาขึ้นในงานวิจัยนี้ สามารถประมาณค่าระดับการสึกหรอของมีดกลึง และตรวจจับสถานะของการตัดของเศษโลหะและแขตเตอร์ที่เกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีเปอร์เซนต์ความถูกต้องมากกว่า 90%.

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

The intelligent machine tool plays an important role and the monitoring system is required to improve the productivity during the in-process cutting. Hence, the aim of this research is to propose and develop the in-process monitoring system of the tool wear and the cutting states of chip and chatter for the carbon steel (S45C) in CNC turning process by utilizing the sensor fusion which are the force sensor, the sound sensor, the accelerometer sensor and the acoustic emission sensor. The dry cutting experiments are conducted with one replication to obtain the signals from all sensors. All signals are analyzed in both frequency domain by the signal processing method called Fast Fourier Transform (FFT) and time domain to find the correlation between each signal and the tool wear, the chip breaking as well as the chatter. Their analyzed signals have been integrated via the neural network with the back propagation, the perceptron and the pattern recognition technique to predict the tool wear level and detect the cutting states which are the continuous chip, the broken chip and the chatter occurred. The experimentally obtained results showed that the in-process monitoring system proposed and developed in this research can be effectively used to estimate the tool wear level and detect the cutting states of chip and chatter with the percentage accuracy over 90%.

Link to Full Text

Share

COinS