Talaşlı imalat tezgahlarında algılama ve takip sistemlerinin araştırılması ve geliştirilmesi

Abstract

Fabrika otomasyonuna, hassas ve çok gelişmiş parçalara olan talebin yükselmesi akıllı tezgahlara olan talebi arttırmıştır. Akıllı tezgahlar ise çok çeşitli sensörlere ve bu sensör bilgilerine dayanan karar mekanizmalarına gerek duymaktadır. Talaşlı imalat tezgahlarında kesici uç durumunun izlenmesi, metal kesme işlemlerinde bitmiş iş parçası boyutunu etkileyebileceğinden, beklenmeyen kesici uç bozulmasının tezgahın kendisine zarar verebileceğinden dolayı oldukça önemlidir. Çevrim içi kesici uç durumu izlenmesinin geliştirilmesi için bir çok çalışma yapılmış ancak başarılı bir endüstriyel uygulama yapılamamıştır. Bu tez çalışmasında, güç sensörü ve yeni geliştirilen bir fiber optik sensör kullanılarak alın frezeleme işleminde kesici uç serbest yüzey aşınmasının çevrim içi olarak izlenmesi araştırılmıştır. Yeni geliştirilen fiber sensör anamilin teğetsel kuvvet yönündeki titreşimlerini algılamaktadır. Fiber optik sensör işaretlerinin analizinde wavelet kullanılmıştır. Wavelet analizi sonucunda kesici uç serbest yüzey aşınmasına duyarlı frekans değerleri elde edilmiştir. Belirlenen frekanslardaki fiber sensör işaretlerinin ortalama genlik değeri ve tüm fiber sensör işaretlerinin ortalama genlik değeri serbest yüzey aşınmasının algılanmasında kullanılmıştır. Güç sensörü anamil motoru güç değeri ile orantılı analog çıkış üretmekte olup, güç sensörü RMS değerinin serbest yüzey aşınmasında kullanılabileceği gösterilmiştir. Bulanık mantık olasılık yaklaşımı yazılımı ile bu sensör işaretleri birleştirilmiş ve sonuçta serbest yüzey aşınması kestirimi milimetre olarak üretilmiştir.

Monitoring the condition of the cutting tool in any metal cutting process is very important since a worn tool will affect the dimension of manufactured components and an unexpected tool failure may damage the machine tool itself. Much research efforts have striven to develop on-line tool condition monitoring systems. However none has yet found ubiquitous industrial use. Factory automation and the dramatic rise in demand for more sophisticated and precise parts have resulted in increased demand for more intelligent machine tools. Machine intelligence requires the use of various sensors and a decision-making process based on sensor information. In this dissertation, on-line monitoring of tool flank wear during face milling has been investigated using a new fiber optic sensor and a spindle motor power sensor. Newly developed fiber optic sensor senses the vibration of spindle tangential direction. Wavelet analysis was used for future extraction of the fiber optic sensor signal. As a result of wavelet analysis, the inspection of the fiber optic sensor signal which is sensitive to the cutting tool flank wear, yielded certain values. Average magnitude of the determined frequency values and average magnitude of all the fiber optic sensor signals were used to sense the tool flank wear. Additionally a power sensor is used which produces analog voltage proportional to spindle power. Root mean square (RMS) value of the spindle motor power sensor were calculated to sense the tool flank wear. Fuzzy logic approach was used to fuse of these sensor signals in order to estimate the amount of tool wear.