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Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Title: Determinação da condição de desgaste da ferramenta de corte via monitoramento de vibração e inteligência artificial
Alternate title (s): Determination of the wear condition of the cutting tool through vibration monitoring and artificial intelligence
Author: Brito, Lucas Costa
First Advisor: Duarte, Marcus Antonio Viana
First coorientator: Silva, Márcio Bacci da
First member of the Committee: Lépore Neto, Francisco
Second member of the Committee: Landre Júnior, Janes
Third member of the Committee: Fiocchi, Arthur Alves
Summary: Uma das consequências mais importantes no processo de usinagem é o desgaste da ferramenta. Assim, monitorar o desgaste das ferramentas de corte torna-se essencial para garantir o sucesso do produto, aumentar a produtividade e evitar danos catastróficos ao equipamento. Como o desgaste está relacionado às vibrações do processo, o sinal de vibração pode ser usado para monitorá-lo. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para a identificação do estado de desgaste de uma ferramenta durante o torneamento do aço VC 131 AISI D6, utilizando técnicas conhecidas com baixo custo computacional, que podem fornecer uma futura aplicação industrial para identificação do momento ideal de troca da ferramenta. Para atingir este objetivo, os sinais de vibração foram medidos durante cada etapa de torneamento. Em seguida, utilizou-se um método de inteligência artificial de classificação (W-kNN) com parâmetros de entrada extraídas dos sinais de vibração para identificar o estágio de desgaste da ferramenta de corte. Os testes foram realizados com ferramentas sob diferentes condições de desgaste, medidas antes e depois de cada etapa de torneamento. Os resultados mostram que a combinação da técnica de inteligência artificial utilizada com os parâmetros vibratórios extraídos através de técnicas estatísticas clássicas, pode prever com sucesso a condição de desgaste das ferramentas de corte, e certamente pode ser usada como um sistema de monitoramento no meio industrial.
Abstract: One of the most important consequence in machining process is the tool wear. Thus, monitoring the wear of cutting tools becomes essential to ensure product success, increase productivity and avoid catastrophic damages to the equipment. Since wear is related to the vibrations of the process the vibration signal can be used to monitor it. This work presents a new approach for identification of wear condition of a tool during turning operation of VC 131 steel (AISI D6) using well known techniques with low computational cost which can provide a future industrial application to identify the ideal moment of tool change. To achieve this purpose, the vibration signals were measured during each turning step. Then, an artificial classification intelligence method (W-kNN) with features extracted from the vibration signals was used to identify the wear stage. Tests were performed with tools under different wear conditions, which were measured before and after each turning step. The results show that the combination of artificial classification intelligence method with vibratory features can successfully predict the lifespan of cutting tools which can certainly be used as an industrial tool wear-monitoring system.
Keywords: Monitoramento do desgaste de ferramenta
Tool wear monitoring
Torneamento Aço AISI D6
VC 131 AISI D6 Steel Turning
Parâmetros Vibratórios
Vibratory Features
Peso k-Vizinhos Próximos (W-kNN)
Weighted k-Nearest Neighbor
Engenharia mecânica
Ferramentas
Desgaste mecânico
Usinagem
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::PROJETOS DE MAQUINAS
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica
Quote: BRITO, Lucas Costa. Determinação da condição de desgaste da ferramenta de corte via monitoramento de vibração e inteligência artificial. 2018. 109 f. Dissertação de Mestrado - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. Disponível em: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2018.1213
Document identifier: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2018.1213
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/22755
Date of defense: 27-Aug-2018
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