Online tool condition monitoring implementation using fractal analysis

Résumé

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.

Date	6 déc. 2022
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Jean-François Chatelain (Directeur(-trice)) & Marek Balazinski (Codirecteur(-trice))