• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.6
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• pp.133-140
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• 1999

In this study, a monitoring method to detect chip disposal state in drilling system based on neural network was proposed and its performance was evaluated. If chip flow is bad during drilling, not only the static component but also the fluctuation of dynamic component of drilling. Drilling torque is indirectly measured by sensing spindle motor power through a AC spindle motor drive system. Spindle motor power being measured drilling, four quantities such as variance/mean, mean absolute deviation, gradient, event count were calculated as feature vectors and then presented to the neural network to make a decision on chip disposal state. The selected features are sensitive to the change of chip disposal state but comparatively insensitive to the change of drilling condition. The 3 layerd neural network with error back propagation algorithm has been used. Experimental results show that the proposed monitoring system can successfully recognize the chip disposal state over a wide range of drilling condition even though it is trained under a certain drilling condition.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.249-249
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• 2004

다양한 기계적인 제거 가공 공정에 있어서 발생되는 열의 냉각과 치핑 과정시의 원활한 윤활 및 칩의 효율적인 배출 작용 등을 위하여 필수적으로 적용되는 절삭유와 관련한 분야에 있어서 최근에 환경성과 경제성을 고려한 청정 생산 기술의 도입이 전 세계적으로 활성화되면서 사용량을 억제하거나 대체화하는 방식과 폐절삭유의 발생을 저감화하기 위한 수명 향상 방식 등을 위한 관련 연구들이 경쟁적으로 진행되고 있다. 그러나 현재까지 불가피하게 수용성 절삭유를 일반적으로 사용하는 국내 중소기업 형태의 영세한 생산 제조 작업 현장에 있어서는 비산, 분무되는 절삭유에 의하여 작업 환경이악화될 뿐만 아니라 점진적으로 부패되어 악취가 발생됨으로써 작업자가 기피하거나 산업 재해의 원인으로서도 작용되므로 우선적으로 절삭유의 사용량을 억제하기 위하여 최소한의 적정량만을 적용할 수 있는 기법을 채택하거나 절삭유의 수명을 극대화하기 위하여 적정한 상태를 유지할 수 있는 방식이 요구된다.(중략)