Online tool condition monitoring implementation using fractal analysis

Jamshidi, Maryam (2022). Online tool condition monitoring implementation using fractal analysis. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Milling is a high-performance technology, which makes it possible to efficiently machine complex shaped surfaces. The quality of the machined component is directly influenced by the condition of the milling cutter. It is essential to monitor the cutting tool condition during the machining process in order to control the quality of the machined part and avoid equipment downtime. Real time tool condition monitoring is a pillar of intelligent manufacturing, especially in the highly automated production lines. The objective of monitoring technique is to send a warning before tool wear reaches a certain threshold to avoid degrading the finished surface and losing the final part's dimensional accuracy. An integrated tool condition monitoring system with minimal processing time and expertise is one of the crucial areas that require further investigation. In the present study, indirect method of tool condition monitoring has been developed in order to monitor tool condition in real time and respond quickly as needed. This method is performed by correlating relevant sensor signals to the tool wear states. In this study, sensors that did not interfere with the cutting process were used. Motor-related parameters were also introduced as the ideal choice due to their high sensitivity to cutting conditions and the avoidance of a pause during machining. Cutting forces and electric current signals related to the spindle during machining were found to be highly responsive to cutting conditions and to properly represent changes in tool condition. In this study, the spindle electric current signal was acquired using the internal sensor of the machine tool through a static synchronized action programming.

In order to extract significant characteristic features of the signal, probability statistics theory may not be accurate enough to study tool wear when the evolution process exhibits a chaotic characteristic. The Chaos theory addresses this unpredictability in a system, and it uses fractal parameters to forecast any change in signal shape. In the present study, fractal analysis was introduced as an effective decision-making strategy with less processing time and expertise to extract information from the signal. Different machining operations and materials were conducted to validate this tool condition monitoring method. Orbital drilling, trimming and contour milling were used to machine a multi-material stack (titanium alloys (Ti6Al04V)/ Carbon Fiber Reinforced Plastics (CFRP)), a CFRP material as well as the AISI 5140 steel material. Fractal analysis was applied to the cutting force and spindle electric current signal to predict any unexpected turbulence in the signal and to establish a single value in the machine tool as a warning before tool wear becomes severe. The effectiveness of fractal analysis as a decision-making method in tool condition monitoring was demonstrated in this study.

Titre traduit

Mise en œuvre de surveillance en ligne de l'état des outils à l'aide de l'analyse fractale

Résumé traduit

Le fraisage est une technologie de haute performance qui permet d'usiner efficacement des surfaces de formes complexes. La qualité de la pièce usinée est influencée directement par l'état de la fraise. Il est essentiel de surveiller l'état de l'outil de coupe pendant le processus d'usinage afin de contrôler la qualité de la pièce usinée et d'éviter le temps mort des équipements. La surveillance en ligne de l'état des outils est un pilier de la fabrication intelligente, en particulier dans les lignes de production hautement automatisées. L'objectif de la technique de surveillance est de produire une alerte avant que l'usure de l'outil n'atteigne un certain seuil pour éviter de dégrader la surface finie et de perdre la justesse dimensionnelle de la pièce finale. Le développement d’un système intégré de surveillance de l'état des outils qui minimise le temps de traitement et l’expertise requise représente un domaine crucial nécessitant une enquête plus approfondie. Dans cette étude, une méthode indirecte de surveillance de l'état des outils a été développée afin de surveiller l'état des outils en temps réel et de réagir rapidement si nécessaire. Cette méthode a été réalisée en corrélant les signaux de capteurs pertinents aux états d'usure de l'outil. Dans cette étude, des capteurs qui n’interfèrent pas avec le processus de coupe ont été utilisés. Les paramètres liés au moteur ont également été présentés, représentant le choix idéal en raison de leur grande sensibilité aux conditions de coupe et pour éviter une pause pendant l'usinage. Les efforts de coupe et les signaux de courant électrique liés à la broche se sont avérés très sensibles aux conditions de coupe et une représentation correcte des changements d'état de l'outil. Dans cette étude, le signal de courant électrique de la broche a été acquis à l'aide du capteur interne de la machine-outil grâce à une programmation d'actions synchrones.

La théorie des probabilités statistiques d'un signal peut ne pas être suffisamment juste pour étudier l'usure des outils lorsque le processus d'évolution présente une caractéristique chaotique. La théorie du chaos traite de cette imprévisibilité dans les systèmes et utilise des paramètres fractals pour prévoir tout changement dans la forme du signal. Dans cette étude, l'analyse fractale a été introduite comme une stratégie de prise de décision efficace demandant moins de temps de traitement et d'expertise pour extraire des informations du signal. Plusieurs matériaux et opérations d'usinage ont servi à valider cette méthode de surveillance de l'état de l'outil. Le perçage orbital, le détourage et le fraisage de contour ont été utilisés pour usiner un empilement multi-matériaux (titane (Ti6Al04V) / composite fibres de carbone époxy (CFRP)), un matériau CFRP ainsi que l’acier AISI 5140. L'analyse fractale a été appliquée aux signaux des efforts de coupe et au signal de courant électrique de la broche pour prévoir toute turbulence inattendue dans le signal et pour établir une valeur unique dans la machine-outil comme avertissement avant que l'usure de l'outil ne devienne sévère. Cette étude a démontré l'efficacité de l'analyse fractale comme méthode de support à la décision dans la surveillance de l'état des outils.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Manuscript-based thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment for the degree of doctor of philosophy". Comprend des références bibliographiques (pages 121-129).
Mots-clés libres:	fraisage, surveillance de l'usure des outils, efforts de coupe, courant électrique, analyse fractale
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Chatelain, Jean-François
Codirecteur:	Codirecteur Balazinski, Marek
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	30 janv. 2023 19:55
Dernière modification:	30 janv. 2023 19:55
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3139

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