This paper presents several time series methods to analyze the chatter mechanics by using the power spectrum of these algorithms considering the cutting dynamics. In this study, several time series models such as AR(burg, forwardbackward, geometric lattice, instrument variable, least square, Yule Walker), ARX(1s, iv4), ARMAX, ARMA, Box Jenkins, Output Error were modeled and compared with one another. Finally, it was proven that time series modelings are also a desirable and reliable algorithm than the other conventional methods(FFT) for the calculation of the chatter mode in turning operation. Also, the spectrum of times series methods is a little bit more powerful than the FFT fer the detection of a high noisy and weak chatter mode. The radial cutting force Fy has been used for spectrum and chatter stability lobe analysis in this study.
In-process diagnosis of the cutting state is essential for the automation of manufacturing systems. Especially when the cutting process becomes unstable it induces self-exited vibrations a frequent case of poor tool life rough surface finish damage to the workpiece and the machine tool itself and excessive down time. To ensure that the cutting process main-tains stable it is highly desirable to have the capability of real-time. To ensure that the cutting process main-tains stable it is highly desirable to have the capability of real-time monitoring and controlling chatter. This paper describes the detection method of chatter vibration using cutting force in turning process. In order to detect a chatter vibra-tion the dynamic fluctuation of radial force is analyzed since this components is sensitive to the chatter. The envelope sig-nal of radial force has been calculated by the use of FIR Hilbert transformer and it was useful to classify the chatter signal from the dynamically unstable circumstances. It was found that the mode and the mode width were closely correlated with the chatter amplitude was well. Finally back propagation(BP) neural network have been applied to the pattern recognition for the classification of chatter signal in various cutting conditions. The validity of this systed was confirmed by the experiments under the various cutting conditions.
For the estimation of chatter lobe boundary it is very important to calculate the natural mode of cutting process. There are many time series algorithms for getting the natural mode of structural endmilling dynamics considering the cutting process. In this study, we have compared several time series methods such as AR algorithm, ARX, ARMAX, ARMA, Box Jenkins, Output Error, Recursive ARX, Recursive ARMAX considering the sampling frequency. As a results, the ARX, ARMAX and IV 4 are more desirable algorithms for the calculation of modal parameters such as natural frequency and damping ratio In endmilling operation. Also these algorithms may be adopted for the natural mode estimation of endmilling operation for chatter lobe prediction.
A chatter lobe analysis is frequently used to look at the chatter state. Even if there is a lot of research on chatter, chatter lobe characteristics are not well defined. In this study, the chatter lobe behavior according to several variables of vibration mode is verified for further clarity. The dynamic variables of the chatter model are defined and their behaviors on chatter lobe boundary are analyzed in detail. In this sense, the chatter model with 2-DOF (2-DOF) was used to analyze chatter stability characteristics. The discussed results are satisfying and these can be used for the prediction of chatter existence in machining processes of 2-DOF systems in several revolution range. These analyses indicate a better agreement for predicting an appropriate stability lobe over a wide detailed range of critical depths of cut in machining operation. The results allow an excellent prediction of chatter according to various static and dynamic variables in machining states. The behavior of chatter dynamic variables in machining were also discussed in detail. All these results can also be applied to other machining processes by establishing a chatter model in a 2-DOF system.
In this study, the static and dynamic characteristics of turning process was modelled and the analytic realization of regen-erative chatter mechanism was discussed. In this regard, we have discussed on the comparative assessment of recursive times series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision turning operation. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunction behaviors. For this purpose, new Recursive Extended Instrument Variable Method(REIVM) was adopted for the on-line system identification and monitoring of a machining process. Also, we can apply REIVE algorithms in real process for the detection of chatter frequency and dynamic property and analyze the stability lobe of the system by changing a parameter of cutting dynamics in regenerative chatter mechanics, if it is stable or unstable, Also, The stability lobe of chatter was analysed.
In this study, the static and dynamic characteristics of endmilling process was modelled and the analytic realization of chatter mechanism was discussed. In this regard, We have discussed on the comparative assessment of recursive time series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision endmilling operation. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunctional behaviors. For this purpose, new recursive least square method (RLSM) were adopted for the on-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithms in real process for detection of abnormal chatter. Also, The stability lobe of chatter was analysed by varying parameter of cutting dynamices in regenerative chatter mechanics.
In this study, the static and dynamic characteristics of endmilling process was modelled and the analytic realization of chatter mechanism was discussed. In this regard, We have discussed on the comparative assessment of recursive time series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision endmilling operation. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunctional behaviors. For this purpose, new recursive(RLSM) were adopted for the on-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithms in real process for detection of abnormal chatter. Also, the stability lobe of chatter was analysed by varying parameter of cutting dynamices in regenerative chatter mechanics.
In this study, the static and dynamic characteristics of endmilling process were modelled and the analytic realization of chatter mechanism was discussed. In this reward, We have discussed on the comparative assessment of recursive time series modeling algorithms that cal represent time machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision endmilling operation. In this study, simulation and experimental works were performed to show the malfunctional behaviors. For this purpose, new recursive algorithm(RLSM) was adopted for the oil-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithms in real process for detection of abnormal chatter. Also, The stability lobe of chatter was analysed by varying parameter of cutting dynamics in regenerative chatter mechanics.
For the analysis of machined surface topography and machine-tool chatter, the cutting system is considered to be a single degree of freedom system. This paper presents a modeling method of equivalent vibratory system for precision cutting in end-milling using an impact test, an Autoregressive Moving Average (ARMA) mode] and a bisection method It has been shown that the proposed modeling method provides a good identification of the cutting system. The advantages of the proposed method in comparison to the existing method are that it is very easy and accurate.
This paper proposes a sliding mode controller with fuzzy adaptive perturbation compensator(FAPC) to get a good control performance and reduce the chatter, The proposed algorithm can reduce the chattering because the proposed fuzzy adaptive perturbation compensator compensates the perturbation terms. The compensator computes the control input for compensating unmodeled dynamic terms and disturbance by using the observer-based fuzzy adaptive network(FAN) The weighting parameters of the compensate. are updated by on-line adaptive scheme in order to minimize the estimation error and the estimation velocity error of each actuator. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives the robust and intelligent routine to get a good control performance. To evaluate the control performance of the proposed approach, tracking control is experimentally carried out for the hydraulic motion platform which consists of a 6-DOF parallel manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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