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Sensor signal selection tool wear curve estimation and subsequent tool breakage prediction in a drilling operation.pdf (1.610Mb)
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Título
Sensor signal selection for tool wear curve estimation and subsequent tool breakage prediction in a drilling operation
Autor-a
Duo, Aitor
Basagoiti, Rosa
ARRAZOLA, PEDRO JOSE
CUESTA ZABALAJAUREGUI, MIKEL
Grupo de investigación
Análisis de datos y ciberseguridad
Mecanizado de alto rendimiento
Versión
Postprint
Derechos
© 2021 Taylor & Francis
Acceso
Acceso embargado
URI
https://hdl.handle.net/20.500.11984/5621
Versión del editor
https://doi.org/10.1080/0951192X.2021.1992661
Publicado en
International Journal of Computer Integrated Manufacturing  Volume 35, Issue 2, 2022
Editor
Taylor & Francis
Palabras clave
Tool condition monitoring
Inconel 718
Drilling
Data mining ... [+]
Tool condition monitoring
Inconel 718
Drilling
Data mining
Machine learning [-]
Resumen
Tool condition monitoring have an important role in machining processes to reduce defective component and ensure quality requirements. Stopping the process before the tool breaks or an excessive tool ... [+]
Tool condition monitoring have an important role in machining processes to reduce defective component and ensure quality requirements. Stopping the process before the tool breaks or an excessive tool wear is reached can avoid costs resulting from that undesirable situation. This research work presents the results obtained in drilling process monitoring carried out on Inconel 718. Monitoring systems should be light and scalable. Following this idea, multiple sensors for external signal acquisition are used in this work (cutting forces, vibrations, and acoustic emissions) and several machine internal signals are collected. The main objective is to evaluate the capacity of each acquisition source for the reconstruction of the tool wear curve and subsequently detection of tool breakage. Given the difficulty of using all of these signals in a real system, the methodology used to analyse the data makes it possible to have a comparative analysis of the potential of each of these sources for tool wear monitoring during the drilling process. The results indicate cutting forces whether they come from internal signals or external signals can carry out this task accurately. At the same time of data acquisition, detailed tool wear measurements were added. [-]
Sponsorship
Gobierno Vasco
ID Proyecto
info:eu-repo/grantAgreement/GV/Elkartek 2020/KK-2020-00103/CAPV/Herramientas de corte inteligentes sensorizadas mediante recubrimientos funcionales/INTOOL II
Colecciones
  • Artículos - Ingeniería [735]

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