연삭숫돌은 드레싱에 의해 초기숫돌면의 상태가조정되며, 가공과 더불어 공작물과 연삭숫돌의 연속적인 간섭으로 공작물의 치수변화와함께 연삭숫돌도 작업면이 변화하게 된다. 공작물의 표면은 연삭조건 및 공작물과 숫돌의 접촉특성에 따라 Rubbging, Ploughing, Cutting 작용이 이루어져 가공면이 형성되며 이때의 공작물의 표면 품위( Surface Integrity)는 연삭숫돌의 상태변화에따라 매우 민감하게 영향을 받는다. 본 연구에서는 원통연삭작업 에서의 감시 및 진단기술개발을 위하여 AE 센서의 적용가능성을 살펴보기위하여, 센서의 설치위치에 따른 영향 및 연삭가공 특성을 잘나타내는 AE Parameter의 선정을 위한 실험을 수행하며, 가공시간에 따른 연삭숫돌작업면 의 상태변화에 의한 AE Parameter의 변화를 조사하며, 이와더불어 연삭중의 법선저항을 측정분석하고 통계적인 수법으로 ARMA (Autoregressive Moving Average)을 이용하여 가공특성변화를 분석한다.
연삭가공은 숫돌의 입자가 마멸,파쇄,탈락,생성의 과정을 반복하면서 가공하는 것으로 연삭과정은 사용하는 연삭숫돌의 종류, 드레싱조건,연삭조건 등의 인자에 영행을 받는다. 더욱이 연삭숫돌의 연삭성능은 연삭가공시간의 경과에 따라 변화한다. 이때 요구되는 가공능률과 가공정밀도를 일정하게 유지하기 위해서는 연삭과정을 자동감시하고 이상상태를 진단하는 기술의 확립이 필수적이다. 본 연구에서는 AE를 이용하여 평면연삭에 있어서 연삭숫돌의 종류별(WA계 비트리파이드 및 레지노이드결하ㅂ제연삭숫돌 36종류) 및 연삭조건을 변화시켰을때의 연삭저항 및 AE 신호의 변화등을 In-process 검출하여 연삭가공상태의 자동감시 및 자동이상진단시스템을 위한 AE의 적용 가능성을 검토하였다.
본 연구에서는 원통 프런지 연삭에서 비가공시간을 줄이기 위해, 공연삭시간 단축과 드레싱 신호를 이용한 숫돌 손상상태 검출에 관한 연구를 수행하였다. 연삭기의 심압대에 설치한 AE센터와 숫돌 덮개에 설치한 초음파센서를 이용해 공연삭, 공작물과 숫돌의 근접, 접촉상태를 감시하고 이에 대응해 적절히 이송속도를 제어했다. 그리고 드리싱시 나타나는 AE 신호의 표준편차를 이용해 숫돌의 손상상태를 검출해서, 드레싱 기회에 대한 효과적인 정보를 제공합으로써 비가공 시간을 단축했다.
본 연구에서는 숫돌면의 직접관찰에 의해 적정한 드레싱 시기를 결정하는 것에 관한 연구를 수행했다. 이를 위해, 와전류센서를 숫돌주위에 설치하여 숫돌면의 눈막힘량을 비접촉식으로 직접 측정하므로서 숫돌의 상태를 검출했다. 숫돌의 재생작용에 의한 정상연삭과 눈막힘에 의한 이상연삭의 구분은 검출된 눈막힘량과 가공면 표면거칠기의 상관괘적(Relational Locus)을 통해 드레싱 시기를 결정했다. 또한 이때의 숫돌면의 상태를 레이져 변위센서를 이용해 측정하고 3차원 Topography로 표현했다. 본 논문에서는 이러한 내용들에 대한 실험적 결과들을 소개한다.
본고에서는 고정도 제품을 생산하는 연삭기에 대해 가공물 및 연삭 공구인 연삭 숫돌을 기상에서 측정하기 위한 여러 가지 방법들을 소개하였고 일부는 적응 예를 기술하였다. 소개된 기상 측정장치들은 특히 반복 공정이 필요한 연삭 현장에서 생산성 향상을 위해 유용하게 활용될 수 있을 것으로 생각된다. 그러나 관련 연구가 지속된다면 연삭기의 작업조건 자동 설정, 연삭 상태 진단 등, 연삭기의 지능화에도 적극적으로 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
연삭가공은 나노스케일(Nano-scale)의 미소한 입자 절삭날을 이용한 가공으로, 공작물의 표면을 경면(Mirror surface)으로 가공할 수 있어 제품의 최종 마무리공정으로 사용되어 왔다. 그러나 연삭공정에 있어서는 공구(연삭숫돌)의 수명이 다하거나 가공계(Machining system)가 불안정해지면 채터진동과 연삭버닝 등의 현상이 발생하여 가공물의 표면품위를 저하시키는 요인으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구는 원통플른지 연삭공정을 대상으로 공작물에서 발생하는 음향방출 신호와 연삭기 주축 모터의 동력 신호를 연삭가공 중에 검출하고, 이를 신경회로망에 적용하여 연삭가공 상태를 진단하는 시스템을 구축하고, 그 성능을 평가하였다.
The grinding plays a key role which decide the quality of a product finally. But the grinding process is very irregular, so it is very difficult to analyse the process accurately. Therefore it is very important in the aspect of precision and automation to reduce the idle time and to decide the proper dressing time by visualizing. In this study, we choose the direct method of observation by making use of computer vision, and apply pattern classification technique to the method of measuring the wheel surface. Pattern classification technique is proper to analyse complex surface image. We observe the change of the wheel surface by making use of the gray level run lengths which are representative prince in this technique.
This paper describes the machining characteristics of cylindrical plunge grinding. The study investigates the process using the current signals of a spindle motor through a hall sensor. Grinding experiments were conducted under various conditions such as wheel speeds, workpiece speeds and infeed rates with a conventional vitrified bonded wheel. Analyzing the current signal of the spindle motor, a relationship between current signals and the metal removal rate in terms of the in(red rate is induced. It was also shown that a hall sensor has similar capabilities in evaluation of grinding behavior compared to the AE signals, which are useful far monitoring the grinding process.
Recently, manufacturing work has been transformed to small scale production form with various types to act up to user's expectation from mass production with a little items required in the past. Then FMS using NC type machinaries has been applied actively also in domestic manufacturing line to meet thus tendency, but there are many machining troubles occured during work process not be settled yet. Nowdays high efficiently has been required no less than high precision in grinding work for the improvement of productivity. In this study, to represent more advance FMS can be adapted to thus situation In-process type monitoring method using AE and Current sensors is suggested to investigate the machining condition in grinding process. As results form this experimental study, it is recognized well that grinding conditions and dressing point of in time cab be estimated effectively using monitoring method suggested. Furthermore, surface shape of grinding wheel on voluntary point of in time can be predicted indirectly through the observation and comparison of AE signal waveform obtained as performance of continuous dressing work.
Recently,manufacturing work been transformed to small acale production from with various items to act up to user's expectation from mass production with a little items required in the past. The FMS using NC type mother machinaries has been applied actively also in domestic manufacturing line to meet thus tendancy, but there are many machining troubles occured in work process not be settled yet. Nowdays high efficiency has been required no less than high precision in grinding work for the improvement of productivity. In this study, to represent more advanced FMS can be adapted to thus situation In-process type monitoring method using AE and Current sensors is suggested to investigatethe machining condition in grinding process. As results from this experimental study, is is recoqnized well that grinding conditions and dressing point of in time can be estimated effectively using monitoring method suggested. Furthermore, surface shape of grinding wheel on voluntary point of in time can be predicted indirectly through the observation and comparison of AE signal waveform obtained as performance of continuous dressing work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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