• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.21 no.4
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• pp.43-53
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• 2016

In this paper, monitoring method of tool fracture using motor current was proposed for turning process. In order to take more reliable current signal, cutting force signal was compared as reference signal because cutting force signal is reliable, and analysis of signal correlation between cutting force and motor current was performed. The static components of the cutting force and motor current signals were correlated very well for different cutting conditions, and it was proven to use the motor current as an proper sensor for monitoring of tool fracture. To understand the characteristics of motor current, various kinds of cutting experiment were performed including tool fracture experiments. As a result, a new method to detect tool fracture using motor current in turing was proposed, and a large number of fracture experiments were carried out to evaluate the reliability of the proposed method. Finally, it can be possible to detect the tool fracture reliably.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.16 no.4
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• pp.707-722
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• 1992

Fracture of a cutting tool is one of the most serious problems in machining systems. Therefore, several methods have been proposed so far to detect cutting tool fracture. However, most of them have some problems from the viewpoint of practical applications. In this study, the feasibility of using acoustic emission and cutting force signals for the detection of massive tool breakages as well as small fracture of cutting tools were investigated. Turning experiments were performed using conventional carbide inset tools under realistic cutting conditions and the SM45C steel and heat treated SM45C steel were used as a workpiece. And the sensitivities of the AE and cutting force signals to the fracture of cutting tools were illustrated. Finally, a detection algortithm for the fracture of cutting tools was developed through the analysis of these dual signals in the several types of tool fracture.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.252-252
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• 2004

새로운 공작기계나 절삭공구의 설계 및 개선을 위하여 절삭 공정 중 발생되는 절삭력 성분을 정확히 예측하는 것이 필요하다. 절삭 과정에서 절삭력 정보의 중요성은 그동안 공작기계 분야에서 익히 강조되어 왔다. 특히 주 절삭력 정보는 공구 파손을 예측하고 마모를 감지하여 그 밖의 다른 오동작을 검출해 내는 것에 있어서 매우 중요한 것으로 잘 알려져 있다. 최근 공작기계 강성 및 성능의 향상, 고속절삭용 공구의 발전, 금형 산업의 생산성과 정밀도 향상의 요구로 머시닝센터를 중심으로 고속가공에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1991.04a
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• pp.328-333
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• 1991

가공 프로세스의 감시에 대한 많은 연구는 주로 과부하, 공구파손, 공구마멸, 채터링, 충돌 승을 대상으로 한 것으로, AE(Acoustic Emission), 모터전류, 절삭력, 진동, 절삭온 도 등의 신호를 감지한 뒤 이들 신호에 각종 신호 처리를 행하여 가공 상태에 대한 정보를 추출하고, 그것에 근거한 감시를 하고 있다. 작업중 감시연구에서 주로 제기 되는 문제는 공구교환이나 공작물 교환에 무관하게 또 작업에 지장을 주지 않으면서 이들 신호를 감지해야 하는 점과 감시처리의 신뢰성을 높여야 하는 점이다. 본 연구에서는 NC프로그램으로 부터 얻은 예측정보를 이용해서 선삭가공에서 감시 시스템의 성능향상을 시도 하였다. 예측정보는 감시코드의 형태로 각 NC블럭에 추가하여 실시간 감시에서 작업의 상태를 인식할 때 참고 정보로 활용하기 때문에 감시에 대한 신뢰성을 높일 수 있었다. 감시신호로는 이송축 직류 서보 모터의 전류를 사용하였다. 전체적인 감시 시스템의 프로그래밍 언어로는 C 를 사용하여, 실시간 감시처리를 가능하게 하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.17 no.1
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• pp.27-37
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• 1993

In unmanned machining, One of the most essential issue is the tool management system which includes controlling. identification, presetting and monitoring of cutting tools. Especially the monitoring of tool wear and fracture may be the heart of the system. In this study a computer vision based tool monitoring system is developed. Also an algorithm which can determine the tool condition using this system is presented. In order to enhance practical adaptability the vision system through which two modes of images are taken is located over the rake face of a tool insert. And they are analysed quantitatively and qualitatively with image processing technique. In fact the morphologies of tool fracture or wear are occurred so variously that it is difficult to predict them. For the purpose of this problem the pattern recognition is introduced to classify the modes of the tool such as fracture, crater, chipping and flank wear. The experimental results performed in the CNC turning machine have proved the effectiveness of the proposed system.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.23 no.2
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• pp.84-90
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• 2022

Machine tool state monitoring is a process that automatically detects the states of machine. In the manufacturing process, the efficiency of machining and the quality of the product are affected by the condition of the tool. Wear and broken tools can cause more serious problems in process performance and lower product quality. Therefore, it is necessary to develop a system to prevent tool wear and damage during the process so that the tool can be replaced in a timely manner. This paper proposes a method for diagnosing five tool states using a deep learning-based hierarchical convolutional neural network to change tools at the right time. The one-dimensional acoustic signal generated when the machine cuts the workpiece is converted into a frequency-based power spectral density two-dimensional image and use as an input for a convolutional neural network. The learning model diagnoses five tool states through three hierarchical steps. The proposed method showed high accuracy compared to the conventional method. In addition, it will be able to be utilized in a smart factory fault diagnosis system that can monitor various machine tools through real-time connecting.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.32 no.4
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• pp.87-92
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• 2009

쇽옵서버 피스톤로드(shock absorber piston rod)는 자동차의 충격과 진동의 흡수에 작용하는 자동차 현가장치(suspension equipment)부품의 일종이다. 피스톤로드는 자동차 충격흡수에 매우 밀접한 영향을 주기 때문에 제조에 있어서 고도의 정밀도와 표면 매끄러움이 요구된다. 피스톤로드의 제조공정은 선삭, 홈가공, 밀링, 전조 등 여러 공정으로 구성되는데, 여기서 품질불량에 가장 크게 영향을 주는 공정은 선삭공정(lathing process)이다. 이는 선삭공정의 가공공구(insert component)가 주원인으로서 반복되는 가공으로 인한 공구의 마모(abrasion)나 파손(breakage)이 주요 원인으로 지적되고 있다. 따라서 가공 데이터를 수집 분석하여 공구의 교체시기를 파악한다거나 가공 부품의 측정 데이터가 관리도 상하한선 내에 있는지 등 가공 공정 전반에 대한 체계적인 공정관리 시스템 개발이 요구된다. 본 연구에서는 자동차 쇽업서버 피스톤로드 제조공정의 가공 정보를 체계적으로 수집하여 관리하고 분석하는 자동차 쇽업서버 피스톤로드 제조공정에 대한 공정관리시스템을 개발하는 것이 목적이다. 개발결과 피스톤 로드의 측정 치수 변화 및 불량발생을 측정, 감지할 수 있었으며, 본 시스템을 통해 가공공구의 치수오차를 보정(compensation)하고 공정의 불량발생을 조기에 방지 함으로써 불량률은 1/5로 경감하고 작업자 수도 1/2로 감소시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.04b
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.04b
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• pp.155-159
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• 1993

최근 많은 생산 시스템의 자동화에 있어서 기계의 상태 진단 및 감시는 설비의 중요도 및 특수성를 고려할때 매우 중요한 비중을 차지하게 되며, 생산 작업을 최적화할 수 있는적당한 제어기술의 필요성과 그에 대한 관심이 날로 증가 하고있는 실정이다. 특히 가공분야에서 많은 부분을 차지하고 있는 절삭가공작업은 기구의 구성이 복잡하고 불확정한 요인을 포함하고있으며 공구의 파손이나 채터진동에 의한 공작물의 정도의 변화가 급속히 발생하기 때문에 이를 위하여 인프로세서 감시가 절실히 요구되고 있다. 그러므로 비정상적인 절삭을 사전에 감지하여 대처함으로써 최적의 작업조 건하에서 안정된 절삭을 할 수 있고 공작기계의 유지, 보수에 경제적인 절감을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 2차원 절삭과정중에 발생하는 채터진도에 있어서 절삭 파라메타와 AE 신호와의 관계를 실험적으로 규명하며, AE를 이용한 절삭과정을 모니터링 할 수 있는 방법에 대하여 연구한다.