• 제목/요약/키워드: 공구상태 감시

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합금공구강재의 절삭음 음향주파수 분석에 의한 엔드밀 마모 검출에 관한 연구 (A Study on the End Mill Wear Detection by the Analysis of Acoustic Frequency for the Cutting Sound(KSD3753))

  • 이창희;김낙철
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.281-286
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    • 2004
  • FMS, FMC, FA, IMS의 구축에 있어서 최하위 단위인 공작기계의 자동화가 중요하다. 이를 위해서는 공작기계의 공구 감시기능(tool monitoring system)이 수행되어야 한다. 본 논문은 공구 감시기능의 자동화를 위해 종전의 공구마모 검출방법과는 달리 엔드밀의 마모상태에 따라 발생하는 절삭음의 음향주파수 분석을 통해 마모정도를 검출하는 방법을 제안하였다. 즉, 머시닝센터에서 공구마모가 잘되는 합금공구강재를 사용하고 이때 발생하게 되는 절삭음(cutting sound)을 음향 분석하여 공구 마모와 관련이 있는 가진 주파수(tooth passing frequency)를 찾아내고 또한 이 주파수의 크기 값과 공구마모(flank wear) 변화를 연구하여 엔드밀의 마모 상태를 추정하였다 이를 위해 본 연구에서는 실험 장비를 구성하고 절삭속도, 엔드밀마모, 공구직경을 절삭조건으로 하여 측정된 절삭음을 FFT 처리하였다. 또한 측정된 값을 회귀분석으로 모델링한 결과 엔드밀 마모 검출오차범위가 5.8% 이내로 나타나 음향주파수 분석에 의한 엔드밀 마모검출 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

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공작기계의 이상상태 감시 및 진단현황 (Monitoring and Diagnosis for Abnormal States of Machine Tools)

  • 주종남;권원태
    • 한국정밀공학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.5-16
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    • 1994
  • NC 공작기계가 생산현장에 도입된 이래 이를 Computer와 연결함으로써 CAD/CAM/CAE의 결합이 실현되어가고 있다. 최근에는 CAD/CAM/CAE와 더불어 생산공정에 있었서 여러 대의 NC공작기계, 로보트, 운송장치를 결합하고 공구관리나 생산관리까지도 Computer를 이용하고자 하는 소위 CIM(Computer Intergrated Manufacturing)시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 여기에 생산가공 시스템의 상태 변화량의 감지를 통하여 공정상태를 종합적으로 감시, 진단할 수 있는 시스템(M & D : Monitoring and Diagnosis)에 대한 필요성도 증대되고 있다. 이는 생산 공정에 있어서의 궁극적 과제인 생산 자동화 혹은 무인 자동화의 가능성을 한층 높여준다.

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환경영향을 최소화한 비전 시스템을 이용한 미세공구의 상태 감시 기술 (Tool Monitoring System using Vision System with Minimizing External Condition)

  • 김선호;백운보
    • 한국기계가공학회지
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    • 제11권5호
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    • pp.142-147
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    • 2012
  • Machining tool conditions directly affect to quality of product and productivity of manufacturing. Many researches performed for tool condition monitoring in machining process to improve quality and productivity. Conventional methods use characteristics of signal for cutting force, motor current consumption, vibration of machine tools and machining sound. Recently, diameter of machining tool is become smaller for minimizing of mechanical parts. Tool condition monitoring using conventional methods are relatively difficult because micro machining using small diameter tool has low machining load and high cutting speed. These days, the direct monitoring for tool conditions using vision system is performed actively. But, vision system is affected by external conditions such as back ground of image and illumination. In this study, minimizing technology of external conditions using distribution analysis of image data are developed in micro machining using small diameter drill and tap. The image data is gathered from vision system. Several sets of experiment results are performed to verify the characteristics of the proposed machining technology.

음압을 이용한 선삭공정에서의 채터제어 및 공구 상태감시 (Chatter control and tool condition monitoring of turning processes using sound pressure)

  • 이성일;정성종
    • 한국정밀공학회지
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    • 제14권11호
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    • pp.50-57
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    • 1997
  • In order to make unmanned machining systems with satisfactory performances, it is necessary to incorporate appropriate condition monitoring systems in the machining workstations to provide the required intelligence of the expert. This paper deals with condition monitoring for chatter, tool wear and breakage during turning operation. To develop economic sensing and identiffication methods for turning processes, sound pressure measurement and digital signal processing technique were proposed. We suppressed chatter by stability control methodology, which was studied through manipulation of spindle speeds regarding to chatter frequencies. It was shown that tool wear and fracture were identified and to be estimated by using the wear indices. The validity of the proposed system was confirmed through the large number of cutting tests.

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밀링공전 패턴인식을 위한 절삭신호 특성분석 -공구상태 감시/진단 지능화 기술(ㅣ)-

  • 김선호;이춘식;박화영
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1993년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.235-241
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    • 1993
  • 생산시스템의 요소기술은 단계별로 설계, 가공, 검사에 관한것이 있으며 FMS, CIM과같은 생산시스템에서는 통가공 Cell의 효율을 극대화시키기 위한 기술로 지능화한 지능화기술은 전문가시스템(Expert System), 퍼지 이론 (Fuzzy logic)및 신경회로망(Neural Network)의 도입에 의해 활발히 이루어지고있다. 시스템의 지능화 를 위해서 가장 근간이 되는 기술은 그림 1.에 나타낸 바와 같이 지식(Knowledge) 기술과 센서(Sensor) 응용 기술이 며, 현재의 가공상태에 대한 정보는 전적으로 센서를 통해 얻어지며 상태판단은 축적된 지식을 바탕으 로 행해진다. 센서를 통해 얻어진 외부정보를 외부정보를 처리하는 인식(Recognition)이란 대상물의 존재를 아는 인지(Cognition)의 과정에서 한걸음 더 나아가 구체적인의미나 정보내용을 판정하는 것을 의미한다. 당 연구실에서는 이러한 기법들을 이용한 지능화된 공구마모/파손 감지에대한 연구를 수행중이다. 1차적으로 머시님센타의 엔드밀공정을 중심으로한 연구가 진행중이며 본 논문에서는 현재 연구실 차원에서 사용되고 있는 고가의 센서를 대체 할 수 있는 저가의 신뢰성 있는 센서의 이용에 촛점을 맞추어 패턴인식을 위한 절삭신호특성 분석 및 패턴 특성에대한 연구 결과를 소개하고자 한다.

웨이브렛 변환에 의한 밀링공구의 파손검출

  • 김선호;박화영
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1993년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.76-78
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    • 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.

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NC 정보와 이송축 모터 전류를 이용한 선삭 가공 상태 감시 (Monitoring of Machining State in Turning by Means of Information and Feed Motor Current)

  • 안중환;김화영
    • 대한기계학회논문집
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    • 제16권1호
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    • pp.156-161
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    • 1992
  • 본 연구에서는 이송축 직류 서보 모터의 전류신호와 NC정보를 이용해서 선삭 가공상태를 감시하는 시스템을 개발하였다. 모터 전류는 가공 부하의 상태를 잘 나 타내며, NC 장치에 내장되어 있기 때문에 신호 검출을 위한 별도의 센서가 필요 없어 서 공구가 수시로 바뀌는 NC작업 감시를 위한 유효한 신호이다. 또 NC 정보로부터 작업을 예측함으로써 감시 대상을 명확히 하고 신뢰성을 높이고자 하였다. 전체적인 감시 시스템의 프로그래밍 언어로는 C를 사용하여, 실시간 감시처리를 가능하게 하였 다.

이송모터 전류신호를 이용한 공구파손 검출 (Tool Breakage Detection Using Feed Motor Current)

  • 정영훈
    • 한국기계가공학회지
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    • 제14권6호
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    • pp.1-6
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    • 2015
  • Tool condition monitoring plays one of the most important roles in the improvement of both machining quality and productivity. In this regard, various process signals and monitoring methods have been developed. However, most of the existing studies used cutting force or acoustic emission signals, which posed risks of interference with the machining system in dynamics, fixturing, and machining configuration. In this study, a feed motor current signal is used as a process signal representing process and tool states in tool breakage monitoring based on an adaptive autoregressive model and unsupervised neural network. From the experimental results using various cases of tool breakage, it is shown that the developed system can successfully detect tool breakage before two revolutions of the spindle after tool breakage.