Azdırma tezgâhları için tezgâh izleme sistem tasarımı
Machine monitoring system design for hobbing machines
Yazar: RESUL YERLİKAYA
Danışman: DOÇ. DR. YUNİS TORUN
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Enerji = Energy
Dizin: Arıza tespiti = Fault diagnosis ; Bilgisayar destekli teşhis = Computer assisted diagnosis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Transduser = Transducer ; Öznitelik çıkarma = Feature

Özet:
Azdırma tezgâhlarında kullanılan kesici uçlarda yanma, kırılma, körelme, salgı gibi birçok sorun meydana gelmektedir ve bunlar kesiciye hareketini veren motorlarda ciddi zorlanmalara neden olmaktadır. Kesici uca hareketini veren motor zorlanmasının en önemli nedeni kesici uçtaki hatalardır. Kestirimci bakım yöntemiyle gerekli önlemler alınarak hata meydana gelmeden tespit edilmesi, seri üretim yapan tezgâhlar açısından oldukça önemlidir. Kesme esnasında akım, gerilim, ses ve vibrasyon sinyal analizi, takım kırılmalarını, işlenen parçadaki boyutsal ve şekilsel kusurları önleyebilmektedir. Ayrıca işleme anındaki akım farklılıklarından oluşan takım deformasyonun incelenmesi, parça işleme sonucunda meydana gelecek boyutsal hatayı önceden görmemizi ve gerekli düzeltmeler yapıldığında hatanın önüne geçilmesini mümkün kılar. Bu tezde azdırma tezgâhına kesici uç olarak kırık, körelmiş, yanmış ve sağlam çakılar takılarak parça işlendi. Akım ve gerilim transdüserlerine çakıya hareketini veren asenkron motorun faz kablosu bağlanarak akım ve gerilim ölçüldü. Çakıya yakın titreşimin yoğun olduğu malafa üzerine vibrasyon transdüseri bağlanarak ve çakı mili ucuna enkoder bağlanarak sırası ile titreşim, hız ölçümü yapılmıştır. Buradan okunan analog ham veriler, ARM tabanlı mikrodenetleyiciye bağlı SD kartın içine kaydedilmektedir. Bilgisayar üzerinde oluşturulan EXE uzantılı uygulama aracılığıyla okunan ham veriler, SD karttan bilgisayara aktarılarak ham değerler elde edildi. Her bir örnek için aynı zamanda tezgâhın ve çakının ürettiği ses sinyalleri eş zamanlı olarak kaydedildi. Kırık, körelmiş, yanmış ve sağlam çakı durumlarında 4 örnek alınmış ve toplanan veriler neticesinde kesici takımın durumu yorumlanmıştır. Ses sinyallerinden, öznitelikler çıkartılmıştır. Çıkartılan öznitelikler Derin Öğrenme modelin eğitilmesinde kullanılmıştır. Ses analizi için model eğitildikten sonra doğrulama veri setinde test edilmiş ve %99,42±0,132 oranında başarım skoru elde edilmiştir.

Abstract:
There are many problems like burning, breaking, blunting, and runout occur in the cutting tips used in hobbing machines, and these problems result in serious strains on the motors that move the cutter. The most important reason for the motor stress that moves the cutter is the errors in the cutter. It is very important for machines that make mass production to detect faults before they occur by taking the necessary precautions with the predictive maintenance method. During cutting, current, voltage and vibration signal analysis can prevent tool breakages, shape and dimensional errors in the machined part. In addition, examining the tool deformation caused by current differences during machining enables us to predict the dimensional error that will occur under the specified cutting conditions and to compensate for this error when necessary corrections are made. During this study, the piece was machined by attaching broken, blunt, burned and solid sprocket gear cutter to the hobbing machine as cutting edge. The current and voltage were measured by connecting the phase cable of the asynchronous motor that drives solid sprocket gear cutter to the current and voltage transducers. Vibration and speed measurements were made by connecting a vibration transducer on the arbor, where the vibration close to the solid sprocket gear cutter is intense, and by connecting the encoder to the tip of the solid sprocket gear cutter shaft, respectively. The analogue raw data read from here is saved in the SD card connected to the ARM-based microcontroller. Raw data, read through the EXE extension application created on the computer, were transferred from the SD card to the computer and raw values were obtained. For each sample, the sound signals produced by the bench and the solid sprocket gear cutter were recorded simultaneously. 4 samples were taken in cases of broken, blunt, burned and solid sprocket gear cutter, and the state of the cutting tool was interpreted as a result of the collected data. Features are extracted from the audio signals. The extracted features were used to train the Deep Learning model. After the model was trained for sound analysis, it was tested on the validation data set and a %99,42±0,132 accuracy score was obtained.