Chip Form Monitoring through Advanced Processing of Cutting Force Sensor Signals

Teti, Roberto; Jawahir, I.S.; Jemielniak, Krzysztof; Segreto, Tiziana; Chen, S.; Kossakowska, Joanna

doi:10.1016/s0007-8506(07)60370-9

Cited by 48 publications

(13 citation statements)

References 9 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…WT coefficients are usually treated as separate signals, each characterized by features used for time domain signals: average value [111,112,118], RMS [118], standard deviation or variance [104,112,118,119], crest factor [84,112], peak-to-valley or peakto-peak value [112,118], kurtosis [84,112,118,119].…”

Section: Wavelet Transformmentioning

confidence: 99%

“…Kim and Ahn [82] propose a method of chip disposal state monitoring in drilling based on spindle motor power features. Teti et al [118,119,138] apply WPT and spectral estimation of cutting force signals for chip form recognition. Venuvinod et al [139] use a variety of sensors to obtain stable clusters of chip form under varying dry cutting conditions through geometric transformations of the control variables: they aimed at recognising chip entanglements, chip size (including continuity), and chip shape.…”

Section: Chip Conditionsmentioning

confidence: 99%

“…AE and cutting force signals were subjected to the NN based sensor fusion paradigm. The superior classification results found by merging cutting force and AE data stressed sensor fusion aptitude for data analysis enhancement and decision making reinforcement [5,118].…”

Section: Sensor Fusion Application To Machining Process Monitoringmentioning

confidence: 99%

See 2 more Smart Citations

Advanced monitoring of machining operations

et al. 2010

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Section: Wavelet Transformmentioning

confidence: 99%

Section: Chip Conditionsmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Advanced monitoring of machining operations

et al. 2010

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

“…The cutting states can be well identified and undesirable cutting states can be effectively avoided. The analysis of various cutting force signals, monitoring techniques and processing methods have been presented in recent paper (Teti et al, 2006) to identify the chip forms, especially the favorable and unfavorable chip types referring to ISO standard 3685 in 1977 and1993 (ISO 3685). Therefore, the dynamic components of cutting forces and their power spectrum densities were adopted here to monitor and identify the chip forms and chatter in this research in order to increase the reliability of automated and intelligent machine tools.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

In-process monitoring and detection of chip formation and chatter for CNC turning

Tangjitsitcharoen

2009

Journal of Materials Processing Technology

View full text Add to dashboard Cite

“…Diagnozowanie postaci wióra uzyskanego w procesie toczenia zbadali Teti i in. [10]. Analizę falkową do diagnostyki stanu narzędzia podczas procesu toczenia zastosowali Jemielniak i in.…”

unclassified

The adaptation two-dimensional wavelet transform to assessment the surface roughness produced by face milling

Makiela

Gogolewski

2016

Mechanik

View full text Add to dashboard Cite

Przedstawiono wyniki analizy chropowatości powierzchni z wykorzystaniem dwuwymiarowej transformaty falkowej. Badaniom poddano powierzchnie powstałe w procesie frezowania czołowego elementów ze stali 40HM. Wykazano, że poszczególne postaci falki bazowej mają zdolność do wykrywania charakterystycznych obszarów w sygnałach niestacjonarnych, jednak uwidaczniają powstałe wady powierzchni z różną intensywnością. SŁOWA KLUCZOWE: frezowanie czołowe, dwuwymiarowa analiza falkowa, chropowatość powierzchniIn this paper, authors present the research results of surface roughness analysis using the two-dimensional wavelet transform. The tests have been carried out on surface of 40HM steel produced in face milling process. The research results show the particular mother wavelet has ability to detect specific areas in non-stationary signals, however, they highlight the surface defects with different intensity. KEYWORDS: face milling, two-dimensional wavelet analysis, surface roughness Dynamiczny rozwój nauki i techniki implikuje miniaturyzację wytwarzanych elementów. To oznacza konieczność znacznie dokładniejszej obróbki oraz ciągłego monitorowania zmian wymiarowo-kształtowych elementów i ich warstwy wierzchniej. Klasyczna metoda analizy SGP z wykorzystaniem transformaty Fouriera jest coraz czę-ściej zastępowana przez rozwiniętą w XX w. transformatę falkową [1,2]. W 1910 r. węgierski naukowiec Alfred Haar po raz pierwszy użył pojęcia falka [3], jednak dopiero lata osiemdziesiąte XX w. przyniosły rozwój tego sposobu analizy danych. Wiązało się to m.in. z wynalezieniem przez Mallata piramidy dekompozycji [4] czy stworzeniem przez Daubechies pierwszych ortogonalnych falek niesymetrycznych [5]. Niewątpliwą zaletą funkcji falkowych jest możli-wość analizy sygnałów zawierających niestacjonarności, czyli m.in. gwałtowne zmiany wysokości nierówności powierzchni (np. sygnał chropowatości powierzchni) [6].Analiza falkowa jest szeroko stosowana do diagnozowania pracy urządzeń. Możliwość wykrywania w sygnale zaburzeń oraz wskazania miejsca ich powstania daje jej przewagę nad klasycznymi metodami w kontekście analizy diagnostycznej. W literaturze można znaleźć wiele przykładów jej zastosowania do analizy sygnałów jednowymiarowych, m.in. wibroakustycznych na potrzeby diagnozowania łożysk tocznych [7], analizy sił skrawania procesu frezowania [8] czy analizy sygnałów emisji akustycznej w kontekście diagnostyki procesu skrawania [9].

show abstract

Chip Form Monitoring through Advanced Processing of Cutting Force Sensor Signals

Cited by 48 publications

References 9 publications

Advanced monitoring of machining operations

Advanced monitoring of machining operations

In-process monitoring and detection of chip formation and chatter for CNC turning

The adaptation two-dimensional wavelet transform to assessment the surface roughness produced by face milling

Contact Info

Product

Resources

About