Akademik Veri Yönetim Sistemi
Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, cilt.27, sa.2, ss.248-256, 2022 (Hakemli Dergi)
Talaşlı imalat sistemlerinde kesici takım aşınması, hassas imalat
süreçlerinde hatalara neden olur. Hatalı üretim de işlenen hammadde israfına ve
boşuna harcanan zaman kaybına neden olur. Takım aşınmasının sürekli
izlenmesi ve aşınma değerinin tolerans değerinin dışına çıkması durumunda
otomatik uyarı verilmesi bu sorunları çözecektir. Titreşim değerleri ve
motorların çektiği güçler, üretim sırasında kesici takım aşınmasının temassız
izlenmesinde önemli ipuçları sağlar. Bu çalışmada düşük maliyetli sensörlerin
kullanımı ve uygulanan bulanık karar mekanizması sayesinde kesici takım
durumu yüzde 90,17 doğrulukla çevrimiçi olarak tespit edilebilmiştir. İş mili
motorunun çektiği gücün RMS değeri, fiber optik sensör çıkış voltajının
ortalama değeri ve seçilen fiber optik sensör çıkış dalgacık dönüşümlerinin
ortalama değerleri tasarlanan sistemin girdileridir. Sistemin çıktısı, bulanık karar
mekanizması tarafından tahmin edilen kesici takım aşınma değeridir.
In machining systems, cutting tool wear causes errors in precision
manufacturing processes. It causes a waste of raw material processed in faulty
production and a waste of time spent in vain. Continuous monitoring of tool wear
and generating an automatic warning in case the wear value falls outside the
tolerance value will resolve these issues. Vibration values and the powers drawn
by the motors provide important clues in the non-contact monitoring of cutting
tool wear during production. In this study, thanks to the use of low-cost sensors
and the applied fuzzy decision mechanism , the cutting tool status could be
detected online with an accuracy of 90.17 percent. The RMS value of the power
drawn by the spindle motor, average value of fiber optic sensor output voltage,
and the average values of selected fiber optic sensor output wavelet
transformations are the inputs of the designed system. The output of the system
is the cutting tool wear value estimated by the fuzzy decision mechanism.