Sensör ve karar entegrasyonu ile frezeleme işlemleri için çevrimiçi bir takım durum gözlem sisteminin geliştirilmesi
An online tool condition monitoring system development for milling processes using sensor and decision integration
Yazar: BÜLENT KAYA
Danışman: DOÇ. DR. CÜNEYT OYSU
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Frezeleme = Milling ; Takım aşınması = Tool wear ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Modern imalat sistemlerinde, yüksek kalitede üretim ve kesici aşınması nedeniyle takım tezgâhlarını arızalardan korumak için Takım Durum Gözlem (TDG) sisteminin kullanılmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Özellikle hassas imalat süreçlerinde işlenen yüzeyin kalitesi takımın durumu ile ilişkilidir. Bu nedenle günümüzde çevrimiçi Takım Durumu Gözlem (TDG) sistemlerine artan oranda endüstriyel bir talep vardır. Çevrimiçi TDG sistemleri, bir dizi sensör, sinyal işleme ara yüzü ve karar verici modelden oluşan bütünleşik bir sistemdir.Bu çalışmada verimli ve etkili bir strateji sunularak, frezeleme işlemi için çevrimiçi bir TDG sistemi geliştirilmiştir. Çevrimiçi TDG sisteminin geliştirilmesi sürecinde, kesme kuvvetleri, tork, üç eksende titreşim ve akustik emisyon sinyallerinin analizi yapılmış ve kullanılmıştır. TDG sisteminin karar verme safhasında ise üç farklı karar verme modeli; Yapay Sinir Ağı (YSA), Destek Vektör Makinası (DVM) ve Saklı Markov Model (SMM) kullanılmıştır. Ayrıca bunların tahmin performansları sunulmuştur. Tahmin performanslarına göre sunulan modeller, güvenilir çevrimiçi bir TDG sistemi için, hiyerarşik global bir karar modeli altında birleştirilmiştir. Önerilen global hiyerarşik karar modeli güvenilir ve düşük maliyetiyle yönlendirmeli makine öğrenme algoritmalarına uyarlanabilir.

Abstract:
In a modern machining system, a tool condition monitoring system is necessary to obtain higher quality production and to prevent the downtime of machine tools due to catastrophic tool failures. Especially in precision machining processes surface quality of the manufactured part can be related to the conditions of the cutting tools. This increases industrial interest for online Tool Condition Monitoring (TCM) systems. Online Tool Condition Monitoring (TCM) systems are integrated systems composed of sensors, signal processing interface and intelligent decision making models.In this study, an effective and efficient strategy was presented for developing an online TCM system for milling processes. At the development stage of online TCM system, cutting forces, torque, vibrations at 3 principal axis and acoustic emission signals were analyzed and used. At decision making stage, 3 different decision models namely; Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machines (SVM) and Hidden Markov Model (HMM) were employed. Their estimating performances are also presented. According to estimating performances, presented decision making models fused under a hierarchical global decision model (HGDM) for a reliable online TCM system. Presented HGDM strategy offers a reliable and low cost solution to be adapted on supervised machine learning algorithms.