• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.11 no.5
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• pp.142-147
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• 2012

Machining tool conditions directly affect to quality of product and productivity of manufacturing. Many researches performed for tool condition monitoring in machining process to improve quality and productivity. Conventional methods use characteristics of signal for cutting force, motor current consumption, vibration of machine tools and machining sound. Recently, diameter of machining tool is become smaller for minimizing of mechanical parts. Tool condition monitoring using conventional methods are relatively difficult because micro machining using small diameter tool has low machining load and high cutting speed. These days, the direct monitoring for tool conditions using vision system is performed actively. But, vision system is affected by external conditions such as back ground of image and illumination. In this study, minimizing technology of external conditions using distribution analysis of image data are developed in micro machining using small diameter drill and tap. The image data is gathered from vision system. Several sets of experiment results are performed to verify the characteristics of the proposed machining technology.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.5 no.4
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• pp.281-286
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• 2004

The wear process of end mill is a so complicated process that a more reliable technique is required for the monitoring and controling the tool life and its performance. This research presents a new tool wear monitoring method based on the sound signal generated on the machining. The experiment carried out continuous-side-milling for using the high-speed steel end mill under wet condition. The sound pressure was measured at 0.5m from the cutting zone by a dynamic microphone, and was analyzed at frequency domain. The tooth passing frequency appears as a harmonics form, and end mill wear is related with the first harmonic. It can be concluded from the result that the tool wear is correlate with the intensity of the measured sound at tooth passing frequency estimation of end mill wear using sound is possible through frequency analysis at tooth passing frequency under the given circumstances.