Doktorska disertacija
Sistem za nadzor obrabe rezilnega orodja z uporabo triosnega pospeškomera
Ogledi: 2 | Prenosi: 0
Povzetek
V industriji mehanske obdelave rezilna orodja predstavljajo ključen dejavnik kakovosti,
stroškovne učinkovitosti in zanesljivosti proizvodnih procesov. Nepravočasna menjava
orodij lahko vodi bodisi v prezgodnje zamenjave, kar povzroča neupravičene stroške, bodisi
v prepozno ukrepanje, kar ogroža kakovost izdelkov, varnost strojev in stabilnost
proizvodnje. Tradicionalne metode spremljanja obrabe, ki temeljijo na subjektivni oceni ali
vnaprej določenih intervalih menjave, pogosto ne ustrezajo zahtevam sodobne industrije
4.0.
V tej disertaciji predstavljamo celovit pristop k napovedovanju življenjske dobe
rezilnega orodja z uporabo vibracijskih podatkov, zajetih s triosnim pospeškomerom, v
kombinaciji z algoritmi strojnega učenja. Sistem je zasnovan za uporabo v realnem
industrijskem okolju in temelji na zanesljivem zajemu signalov, ekstrakciji značilnosti,
učenju napovednih modelov in enostavni interpretaciji rezultatov za potrebe operaterjev.
Poleg razvoja algoritma smo oblikovali uporabniški vmesnik za sprotno spremljanje stanja
orodja in vizualno opozarjanje na potrebo po menjavi.
Rezultati eksperimentalnega preverjanja v realnih pogojih proizvodnje kažejo visoko
korelacijo med vibracijskimi signali in stopnjo obrabe, kar potrjuje uporabnost razvitega
sistema za napoved obrabe rezilnega orodja. Disertacija s tem prispeva k razvoju
trajnostnih in pametnih proizvodnih rešitev, ki povečujejo učinkovitost, zmanjšujejo izpade
in omogočajo bolj informirano odločanje v industrijski praksi.
Ključne besede
rezilna orodja življenjska doba triosni pospeškomeri algoritmi machine learning algorithms cutting tool dissertations