• Title/Summary/Keyword: 공구감시

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A Study on Real Time Detection of Tool Breakage in Milling Operation Using a DSP (DSP를 이용한 밀링공구의 실시간 파단검출에 관한 연구)

  • 백대균;고태조;김희술
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1994.10a
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    • pp.20-25
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    • 1994
  • 절삭공정의 자동화의 무인화를 달성하기 위해서는 경험을 가진 작업자의 역활이 컴퓨터에 의한 자동적인 감시 및 제어시스템으로 대체되어야 한다. 특히 공작기계에서 발생할 수 있는 자체의 고장이나 절삭과정중에 발생하는 이상상태를 실시간으로 검출하여 원인을 자동적으로 진달 할 수 있어야 한다. 절삭가공 공작기계의 이상상태 감시 및 진단의 현황을 살펴보면 주로 공구상태의 감시와 채터 감시가 연구의 대상 이 되고 있다. 공구상태의 감시는 공구의 마모와 파단을 검출하고 있다. 이 중에서 공구의 파단은 발생 즉시 실시간으로 감시되어야 한다. 밀링작업에서는 1회전 이내의 공구회전에 파단을 검출하고 기계를 정지시켜야 한다. 최근의 절삭가공에서는 절삭공구로 강력절삭을 위해 고경도 재료를 사용함에 따라 공구의 파단이 빈번하게 발생하고 있다. 정면밀링과 같은 단속절상에서는 절삭날이 큰 충격을 받으므로 더욱 파단에 대한 감시가 필요하다.

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다중센서를 이용한 머시닝 센터에서의 공구 상태 감시

  • 김화영;안중환;이춘식;김선호
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1992.04a
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    • pp.216-222
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    • 1992
  • 현재의 가공 시스템에 있어서 가공 작업자체는 NC 공작기계, 머시닝 센터등에의해 자동적으로이루어 지고있으나, 작업 상태에 대한 감시 및 공구교환 시기의 결정은 주로 숙련된 작업자에 의해이루어 지고 있으므로완전 자동화, 무 인화에 큰장애가 되고 있다. 특히 공구 파손 및 공구 마멸에 대한 감시는 공구 교환 시점의 자동결정 뿐 아니라 가공 시스템의 무인 운전을 위해서 필수적인 것으로, 기계 정지 시간(down time)을 줄일 수 있고, 제품의 정밀도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 이를 위한 기초 연구로, 가공상태를 나타내는 감시신호로 AC 주축 모터 전류와 주축대진동 신호 를 선정하여 엔드밀 공구와 드릴 공구를 이용한 작업에서의 공구 상태변화에 따른 감시신호의 성능을 조사하였다.

모터전류를 기초로한 드릴마멸 모델링

  • 김화영;안중환;김선호
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1993.10a
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    • pp.64-69
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    • 1993
  • 최근의 생산시스템은 FMS,FMC와 같은 고도로 자동화된 무인시스템으로 운용되고 있으며, 생산성 향상을 위한 무인운전의 필요성이 증대되고 있으나, 숙련된 작업자를 대신하여 작업상태를 감시하는 신뢰성 있는 감시 시스템의 부족으로 인해 곤란을 겪고 있다.따라서 작업자를 대신할수 있는 신뢰성있는 감시 시스템의 개발을 필요로 한다. 특히 공구파손,공구마멸과 같은 공구손상은 공작물 및 기계에 치명적 손상을 초래하고, 기계정지시간을 증가시키므로 공구파손 검출과 공구마멸의 실시간 센싱은 가공 프로세스의 자동화와 신뢰성을 증가시키는데 가장 중요한 역활을 수행한다. 본 연구에서는 드릴가공시 검출한 주축 및 Z축 모터전류를 기초로 하여 드릴마멸을 추정하는 모델을 개발하고자 한다.

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예측 정보를 이용한 감시 시스템의 성능향상

  • 안중환;김화영
    • 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.

주축 및 Z축 모터의 전류 정보를 이용한 드릴공구 마멸상태의 검출

  • 김화영
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1993.04b
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    • pp.294-299
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    • 1993
  • 고도로 자동화가 진전된 생산 시스템에서의 가공은 NC 공작기계, 머시닝 센터등에 의해 이루어지고 있으나, 작업 상태에 대한 감시 및 공구교환 시점의 결정은 작업자에 의해 행해지고 있으므로, 무인화에 큰 장애가 되고 있다. 최근 머시닝센터 를 중심으로 가공이 많이 이루어지고 있는 실정에서, 머시닝센터 전체 작업중 대략 40% 정도를 차지하는 드릴 작업에서 공구 상태에 대한 감시는 가공 무인화를 위해서는 필수적이다. 본 연구에서는 드릴가공시 주축 및 Z축 모터전류와 공구마멸과의 정성적 및 정량적 관련성을 조사하기 위해 전류의 진폭영역 정보인 평균, 분산, 왜도(skewness), 첨도(kurtosis)등의 신호처리를 행하여, 이들값이 공구마멸이 진행됨에따라 변화하는 특성을 조사하였다.

생산자동화 시스템에서의 신경회로망

  • 조동우
    • Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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    • v.11 no.1
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    • pp.20-31
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    • 1994
  • FMS(Flesible Manufacturing System), FMX(Flexible Manufacturing Cell)와 같은 유연 생산시스템 뿐만 아니고 공장자동화(FA)의 최하위 단위인 절삭가공 공작기계에 대한 무인화의 실현은 머지않은 장래에 완성될 IMS(Intelligent Manufacturing System)시스템이 구축에 있어서 최대의 걸림돌이 되고 있다. 전통적인 생산시스템에서는 경험을 가진 작업자에 의해 절삭공정이 감시되어지며, 만약 이상이 발생했을 때에는 그 상태에 따른 적절한 조치를 즉시 취할 수 있었다. 그러나 급속도로 연구가 진행되는 무인생산 시스템에서는 이러한 작업자의 역할이 컴퓨터에 의한 자동적인 감시 및 제어 시스템으로 대체되어야 한다. 이러한감시활동 중에서도 공구마모 및 파단의 검출은 효율적인 공구교환정책, 가공물의 품위유지 및 공구와 공작기계의 보호를 위해서 가장 중요한 부분으로 취급되고 있다.

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Feature Analysis Based on Beta Distribution Model for Shaving Tool Condition Monitoring (세이빙공구 상태 감시를 위한 베타분포모델에 기반한 특징 해석)

  • Choe, Deok-Ki;Kim, Seong-Jun;Oh, Young-Tak
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.34 no.1
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    • pp.11-18
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    • 2010
  • Tool condition monitoring (TCM) is crucial for improvement of productivity in manufacturing process. However, TCM techniques have not been applied to monitor tool failure in an industrial gear shaving application. Therefore, this work studied a statistical TCM method for monitoring gear shaving tool condition. The method modeled the vibration signal of the shaving process using beta probability distribution in order to extract the effective features for TCM. Modeling includes rectifying for converting a bi-modal distribution into a unimodal distribution, estimating the parameters of beta probability distribution based on method of moments. The performance of features obtained from the proposed method was evaluated and discussed.

Tool Life Monitoring using AE Signal in Gear Shaping (기어가공식 AE 신호를 이용한 공구수명의 감시)

  • 최성필
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1996.04a
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    • pp.130-134
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    • 1996
  • The characteristics of AE(Acoustic Emission) signal is related to cutting conditio, tool material, and tool geometry in metal cutting. The relation between AE signal and tool life was investigated experimentally. Experiment is carried out by gear shaping and SCM 420 workpiece. AE RMS voltage were increased according totool wear. It is suggested that maximum value of AE RMS voltage is an effective parameter to monitor tool life.

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Machine monitoring for implementing a virtual machine (가상기계 구현을 위한 공작기계 모니터링)

  • 배완준;강무진
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.311-315
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    • 2000
  • In thls paper, a remote machine monitoring system for a vimal machine is proposed. The monltonng system is one of the core functmns of a vimd machne that provides a modeling and simulation environment for machining processes and management of the machine life cycle. The proposed system contains the modules for investigating tool wear using neural network and web-based real time process monitoring. An example implementation for tool wear and machining status monitoring is illustrated

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Condition Monitoring of Tool Wear and Breakage using Sound Pressure in Turning Processes (선삭공정에서 음압을 이용한 공구마멸 파손의 상태감시)

  • 이성일
    • Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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    • v.6 no.3
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    • pp.36-43
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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 tool wear and breakage during turning operation. Developing economic sensing and identification methods for turning processes, sound pressure measurement and digital signal processing technique are proposed. The validity of the proposed system is confirmed through the large number of cutting tests.

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