• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 1994.10a
• /
• pp.20-25
• /
• 1994

절삭공정의 자동화의 무인화를 달성하기 위해서는 경험을 가진 작업자의 역활이 컴퓨터에 의한 자동적인 감시 및 제어시스템으로 대체되어야 한다. 특히 공작기계에서 발생할 수 있는 자체의 고장이나 절삭과정중에 발생하는 이상상태를 실시간으로 검출하여 원인을 자동적으로 진달 할 수 있어야 한다. 절삭가공 공작기계의 이상상태 감시 및 진단의 현황을 살펴보면 주로 공구상태의 감시와 채터 감시가 연구의 대상 이 되고 있다. 공구상태의 감시는 공구의 마모와 파단을 검출하고 있다. 이 중에서 공구의 파단은 발생 즉시 실시간으로 감시되어야 한다. 밀링작업에서는 1회전 이내의 공구회전에 파단을 검출하고 기계를 정지시켜야 한다. 최근의 절삭가공에서는 절삭공구로 강력절삭을 위해 고경도 재료를 사용함에 따라 공구의 파단이 빈번하게 발생하고 있다. 정면밀링과 같은 단속절상에서는 절삭날이 큰 충격을 받으므로 더욱 파단에 대한 감시가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 1993.04b
• /
• pp.294-299
• /
• 1993

고도로 자동화가 진전된 생산 시스템에서의 가공은 NC 공작기계, 머시닝 센터등에 의해 이루어지고 있으나, 작업 상태에 대한 감시 및 공구교환 시점의 결정은 작업자에 의해 행해지고 있으므로, 무인화에 큰 장애가 되고 있다. 최근 머시닝센터 를 중심으로 가공이 많이 이루어지고 있는 실정에서, 머시닝센터 전체 작업중 대략 40% 정도를 차지하는 드릴 작업에서 공구 상태에 대한 감시는 가공 무인화를 위해서는 필수적이다. 본 연구에서는 드릴가공시 주축 및 Z축 모터전류와 공구마멸과의 정성적 및 정량적 관련성을 조사하기 위해 전류의 진폭영역 정보인 평균, 분산, 왜도(skewness), 첨도(kurtosis)등의 신호처리를 행하여, 이들값이 공구마멸이 진행됨에따라 변화하는 특성을 조사하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 1993.10a
• /
• pp.64-69
• /
• 1993

최근의 생산시스템은 FMS,FMC와 같은 고도로 자동화된 무인시스템으로 운용되고 있으며, 생산성 향상을 위한 무인운전의 필요성이 증대되고 있으나, 숙련된 작업자를 대신하여 작업상태를 감시하는 신뢰성 있는 감시 시스템의 부족으로 인해 곤란을 겪고 있다.따라서 작업자를 대신할수 있는 신뢰성있는 감시 시스템의 개발을 필요로 한다. 특히 공구파손,공구마멸과 같은 공구손상은 공작물 및 기계에 치명적 손상을 초래하고, 기계정지시간을 증가시키므로 공구파손 검출과 공구마멸의 실시간 센싱은 가공 프로세스의 자동화와 신뢰성을 증가시키는데 가장 중요한 역활을 수행한다. 본 연구에서는 드릴가공시 검출한 주축 및 Z축 모터전류를 기초로 하여 드릴마멸을 추정하는 모델을 개발하고자 한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.5 no.4
• /
• pp.281-286
• /
• 2004

The wear process of end mill is a so complicated process that a more reliable technique is required for the monitoring and controling the tool life and its performance. This research presents a new tool wear monitoring method based on the sound signal generated on the machining. The experiment carried out continuous-side-milling for using the high-speed steel end mill under wet condition. The sound pressure was measured at 0.5m from the cutting zone by a dynamic microphone, and was analyzed at frequency domain. The tooth passing frequency appears as a harmonics form, and end mill wear is related with the first harmonic. It can be concluded from the result that the tool wear is correlate with the intensity of the measured sound at tooth passing frequency estimation of end mill wear using sound is possible through frequency analysis at tooth passing frequency under the given circumstances.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.34 no.1
• /
• pp.11-18
• /
• 2010

Tool condition monitoring (TCM) is crucial for improvement of productivity in manufacturing process. However, TCM techniques have not been applied to monitor tool failure in an industrial gear shaving application. Therefore, this work studied a statistical TCM method for monitoring gear shaving tool condition. The method modeled the vibration signal of the shaving process using beta probability distribution in order to extract the effective features for TCM. Modeling includes rectifying for converting a bi-modal distribution into a unimodal distribution, estimating the parameters of beta probability distribution based on method of moments. The performance of features obtained from the proposed method was evaluated and discussed.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 1991.04a
• /
• pp.166-175
• /
• 1991

공구수명에 관한 신뢰성 높은 기준 절삭데이타의 수집은 기계가공시스템을 설계, 운영하는데 중요한 것이다. 이제까지 발표된 절삭공구의 마모측정용 센서로는 절삭저항, AE센사, 진동, 절삭온도 등이 있으며, 이 센서들은 공구마모 특히 플랭크 마모(flank wear) 와 간접적인 관계를 갖고서 별도의 사전 절삭실험에 의해 마모량과 신호 level의 상관관계 및 조정이 필요하기 때문에 본 연구팀에서는 직접적으로 공구마모 상태를 검출하고, 신뢰성이 높은 절삭공구의 마모정보를 얻기 위해 최근 그 응용범위가 확대되고 있는 영상처리기술을 응용한 공구마모 측정장치를 구성하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 1993.10a
• /
• pp.76-78
• /
• 1993

간접적인 방법으로 가공중(In process)공구상태를 감시하기 위해, 센서신호를 분석하는 방법으로 시간영역 (Time Domain) 해석과 주파수 영역(Frequency Domain)해석이 주로 이용되어 왔다. 시간영역해석의 경우 RMS,PEak Value, 평균/분산을 이용한 정적분석과 AR 모델, ARMA 모델, Kalman Filter등 동적 시계열 모델이 연구되어 왔다. 주파수영역해석의 경우 푸리에 변환 (Fourier Transform)에 의한 신호해석 기술이 주로 이용되고 있다. 그러나 푸리에 변환된 결과에는 시간정보가 포함되어 있지 않고, 국부적인 변환결과가 전체를 대표하는 성질을 가지고 있다. 이에 비해 웨이브렛(Wavelet) 변환은 고주파성분에 대해서는 시간분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수분해능이 높은 다중해상도 해석기술로서 국소적인 변동점을 민검하게 검지하는 것이 가능하다. 본연구에서는 엔드밀 가공중 발생하는 공구의 파손을 검출하기 위해, 전류센서로 부터 얻은 이송축 부하 전류의 변화에 웨이브렛 변환을 통해 공구의 파손을 검출하는 방법에 대한 연구결과를 소개한다.

• Proceedings of the KSME Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.1069-1074
• /
• 2008

Tool condition monitoring (TCM) is crucial for improvement of productivity in manufacturing process. However, TCM techniques have not been applied to monitor tool failure in an industrial gear shaving application. Therefore, this work studied a statistical TCM method for monitoring gear shaving tool condition. The method modeled the shaving process using beta probability distribution in order to extract the effective features. Modeling includes rectifying for converting a bi-modal distribution into a unimodal distribution, estimating parameters of beta probability distribution based on method of moments. The usefulness of features obtained from the proposed method was evaluated and discussed.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
• /
• v.15 no.5
• /
• pp.100-109
• /
• 1998

In order to increase productivity through unmanned machining in CNC milling process, in-process tool fracture detection is required. In this paper, a new algorithm for tool fracture detection using cutting load variations was developed. For this purpose, developed were tool condition vector which is dimensionless indicator of cutting load and tool fracture index (TFI) which represents magnitude of tool fracture. Through cutting force simulation, tool fracture index was shown to be independent of tool run-outs and cutting condition variations. Using tool fracture index, the ratio of the tool fracture to feed per tooth could be indentified.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 1993.10a
• /
• pp.89-94
• /
• 1993

최근들어 공작기계의 급속한 발전은 절삭작업의 자동화와 무인화를 가능하게 만들었으며 이에따라 절삭가공의 완전한 무인화를 실현하기 이해서는 절삭가공중 발생하는 각종 이상 상태를 in-process로 감시하고 검출하는것이 매우 중요하게 되었다. 이상상태는 절삭공구의 마모나 파손, 채터진동의 발생, 절삭가공에 방해를 주는 절삭칩등을 들수 있으며 이 같은 현상을 검출하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 내식성,내마모성,내열성 및 기계적 성질이 우수하거나 절삭시 가공 경화성이 크고, 열 전도성이 불량하며, 공구재료와 응착이 쉬어 난색재로 알려지고 톱니형 연속칩이 주로 발생하는 STS304를 선택하여 절삭실험을 하였다. 절삭 조건에 따른 칩 형태를 관찰하여, 절삭조건과 절삭력을 이용하여 칩의 형태를 분류하였으며, 절삭가공중에 칩형태를 검출 할수 있는 가능성에 대하여 연구 하였다.