DIAGNOSTYKA NARZĘDZIA I PROCESU SKRAWANIA - STAN AKTUALNY I KIERUNKI ROZWOJU

Transkrypt

1 Krzysztof Jemielniak Jan Kosmol DIAGNOSTYKA NARZĘDZIA I PROCESU SKRAWANIA - STAN AKTUALNY I KIERUNKI ROZWOJU Streszczenie Dążenie do automatyzacji procesów wytwarzania spowodowane rosnącymi kosztami siły roboczej oraz wymaganiami jakościowych sprawia, że monitorowanie tych procesów staje się nieuniknione. Mimo iż na rynku dostępnych jest wiele układów diagnostyki narzędzia i procesu skrawania, a szereg z nich praktycznie zainstalowano w przemyśle, użytkownicy w dalszym ciągu odnoszą się do nich sceptycznie uznając, że są one zawodne i nieopłacalne. Artykuł omawia zarówno przyczyny takiego przekonania jak też omawia działanie podejmowane w ostatnich latach zmierzające do zwiększenia niezawodności systemów TCM/PCM. Na wstępie przedstawiono główne zadania i ogólną strukturę układów diagnostycznych. Następnie przeanalizowano wszystkie ogniwa tej struktury: czujnik, obróbkę sygnału, ekstrakcję cech (miar) sygnału oraz strategie, z punktu widzenia dotychczasowych niedostatków i bieżących prac badawczych. Artykuł ten nie rości sobie pretensji do pełnej analizy literaturowej tematu, nie jest kompletnym przeglądem istniejących systemów. Przedstawiono w nim jedynie najważniejsze problemy hamujących rozwój układów nadzorujących i przykładowe rozwiązania ilustrujące omawiane zagadnienia. 1. Wprowadzenie Wzrastające koszty wytwarzania są przyczyną, dla której automatyzacja wytwarzania uzyskuje najwyższy priorytet w większości rozwiniętych krajów. Jednym z istotniejszych czynników ograniczających dalszy rozwój bezobsługowych, elastycznych obrabiarek jest tzw. monitorowanie narzędzi TCM (Tool Condition Monitoring) i procesu skrawania PCM (Process Condition Monitoring). Głównymi obszarami systemów TCM/PCM są: diagnozowanie * stanu narzędzi skrawających, monitorowanie* zużycia ostrza (wykrywanie końca okresu trwałości), wykrywanie tzw. katastroficznego stępienia ostrza (KSO), diagnostyka postaci wióra, wykrywanie drgań, inne (wykrywanie narostu na ostrzu, kształtowanie ostrych krawędzi, wykrywanie kolizji). Dla celów monitorowania wykorzystuje się wiele różnych zjawisk fizycznych i typów czujników dostępnych na rynku. Rys.1 przedstawia wykaz najważniejszych publikacji poświęconych układom pomiarowym i czujnikom [4]. Liczby publikacji pokazują jak dużą wagę poświęca się zagadnieniom monitorowania narzędzi i procesu skrawania. Przede wszystkim rozwijane są zagadnienia monitorowania zużycia ostrza oraz wykrywania wykruszeń i wyłamań. * W artykule - zgodnie z praktyką literatury światowej - używane będzie zamiennie pojęcie diagnozowania jak i monitorowania, pomimo iż definicje tych pojęć nie są identyczne

2 Rys.1. Klasyfikacja prac badawczych i rozwojowych z ostatnich lat [4] Najczęściej wykorzystywanymi wielkościami do monitorowania tych zjawisk są: emisja akustyczna (EA), składowe siły skrawania lub wielkości pochodne (moment, prąd silnika napędowego, odkształcenia narzędzia). Również drgania mechaniczne i akustyczne (hałas) są wykorzystywane zarówno w pracach badawczych jak i zastosowaniach przemysłowych. Pozostałe zjawiska fizyczne są wykorzystywane sporadycznie, głównie w laboratoriach lub w bardzo szczególnych przypadkach technologicznych. Monitorowanie narzędzi i procesu skrawania jest nie tylko przedmiotem intensywnych prac badawczych od wielu lat ale jest oferowane w postaci dostępnych handlowo układów nadzorujących. Pomimo to, obecnie uważa się, że nie spełniają one wymagań stawianych przez użytkowników, mając zbyt wiele wad. Wg. opinii użytkowników, optymistyczne zapewnienia wytwórców tych systemów, nie znajdują potwierdzenia w praktyce i często są one wyłączane przed upływem roku. Ponieważ koszty dodatkowych układów pomiarowych są wysokie, a ich niezawodność ciągle budzi zastrzeżenia, wytwórcy obrabiarek i ich użytkownicy niechętnie godzą się na ich zakup. Główne słabości systemów monitorowania narzędzi i procesu skrawania mogą zostać podsumowane następująco: brak pojedynczego czujnika (lub układu czujników), który spełniałby wymagania wszystkich lub głównych obszarów zastosowań systemów nadzorujących, wiele czujników stosowanych w pracach badawczych nie nadaje się do wykorzystania w warunkach przemysłowych. Jest to szczególnie istotne w przypadku czujników siły skrawania i emisji akustycznej (czujniki EA były projektowane przede wszystkim z myślą o badaniach nieniszczących), wykrywanie końca okresu trwałości ostrza jest trudne, a praktycznie możliwe do zrealizowania tylko metodę dotykową (sondy pomiarowe), po zakończeniu skrawania danym narzędziem, większość wyników badań laboratoryjnych uzyskano metodą off-line. Układy monitorujące pracujące w tzw. czasie rzeczywistym są w dalszym ciągu rzadkością. Ciągle brak jest układów, które umożliwiają równoległą realizację procesu obróbki i np. monitorowania narzędzia, brak jest układów monitorujących powiązanych z powszechnie stosowanymi sterowaniami CNC, tzn. brak jest powszechnie akceptowanych interfejsów, specyfikacji wymiany informacji, standaryzacji sprzętowej i programowej. Przed rozpoczęciem bardziej szczegółowej dyskusji na temat wymienionych słabości układów monitorujących, przyjrzyjmy się strukturze układu monitorowania narzędzi i procesu skrawania (rys. 2). Proces skrawania może być opisywany za pomocą wielu różnych wielkości fizycznych. Odpowiednie czujniki przekształcają wybrane wielkości fizyczne (jako wielkości mierzone) w sygnał elektryczny, który może być poddany zarówno elektronicznemu przetwarzaniu jak i transmisji. Przetwarzanie sygnału może być mniej lub bardziej rozbudowane, począwszy od filtracji (dolno, górno i pasmowo przepustowej), poprzez analogowo-cyfrową konwersję A/C, szybką transformację Fouriera (FFT), obliczanie wartości

3 skutecznej (RMS), odchyleń standardowych, wartości średniej, kurtozy, stosowanie analizy regresji oraz wielu innych technik przetwarzania sygnałów. Wynikiem jest wektor cech, który reprezentuje sygnał pomiarowy, wrażliwy na zmiany parametrów badanego procesu. Mówimy wówczas o ekstrakcji cech z sygnału pomiarowego. Na podstawie tak uzyskanego wektora cech i odpowiedniej strategii, generowana jest decyzja o stanie monitorowanego procesu (zjawiska). Sama strategia powstaje na bazie zarówno wiedzy o procesie jak i doświadczeń dotyczących modelowania procesu. Rys.2. Struktura układu TCM/PCM Niedostatki istniejących systemów monitorowania oraz obserwowane trendy rozwojowe są związane ze wszystkimi wymienionymi składnikami ich struktury. Tak też będą tu omówione. 2. Czujniki 2.1. Czujniki siły i wielkości pochodnych Siły skrawania i wielkości pochodne są najczęściej wykorzystywane w przemysłowo stosowanych układach TCM/PCM. Z tego powodu na rynku dostępnych jest wiele czujników tych wielkości. Zarówno producenci jak i jak i użytkownicy stoją przed wyborem pomiędzy dwoma przeciwstawnymi wymaganiami. Z jednej strony niezbędna jest wysoka dokładność pomiarów zarówno statyczne jak i dynamiczna, co pociąga za sobą konieczność umieszczania czujnika jak najbliżej strefy skrawania. Z drugiej strony, czujnik powinien być łatwy do zainstalowania, bez konieczności istotnych zmian w konstrukcji obrabiarki i bez wyraźnego zmniejszenia sztywności statycznej i dynamicznej. Na wcześniejszych etapach rozwoju systemów TCM/PCM producentom obrabiarek zależało na wyposażeniu ich wytworów w jakiekolwiek układy monitorujące. Z tego powodu pomiar prądu lub mocy silnika był bardzo popularny [12]. Pierścieniowe czujniki prądu

4 zakładane na przewodach zasilających silnik posuwu lub główny są w dalszym ciągu handlowo dostępne (rys. 3). Pojedynczy przewód zasilający silnik np. posuwu jest przewleczony przez pierścieniowy czujnik prądu. W czujniku tym indukowane jest napięcie (sygnał napięciowy) proporcjonalne do posuwowej składowej siły [16]. Czujnik taki jest łatwy do zamontowania we wszystkich typach obrabiarek, nie wymaga praktycznie żadnych zmian w konstrukcji obrabiarki, stanowiąc składnik systemu monitorującego o względnie niskiej cenie w porównaniu z nowymi lub istniejącymi już systemami. Należy jednak podkreślić, że taki czujnik znajduje się daleko od źródła sygnału, tj. od strefy skrawania, co decyduje o jego niskich właściwościach dynamicznymi i małej czułości na zmiany siły skrawania spowodowane zużyciem ostrza. Jeżeli ponadto, czujnik prądowy jest zainstalowany na silniku głównym np. tokarki lub frezarki, to jego wrażliwość jest jeszcze mniejsza, ponieważ mierzony jest wówczas prąd zależny od głównej składowej siły, a ta najmniej wrażliwa na zmiany zużycia ostrza (patrz niżej: 4.2). Układy monitorujące pracujące na takiej zasadzie trudno uznać za udane [12]. Rys.3. Czujnik prądu [14] Innym przykładem czujnika łatwo montowalnego, nie wymagającego zmian konstrukcyjnych w obrabiarce i nie zmieniających sztywności obrabiarki jest piezoelektryczny czujnik odkształceń (rys. 4) [15]. Czujnik taki wykrywa siłę skrawania za pośrednictwem pomiaru odkształceń elementów obrabiarki przenoszących tę siłę. Pomimo stosunkowo łatwego montażu proces instalowania jest czasochłonny, ponieważ najkorzystniejsze położenie czujnika określane jest metodą prób i błędów. Czujnik taki znalazł przemysłowe zastosowanie, zwłaszcza dla wykrywania kolizji. Rys.4. Piezoelektryczny czujnik odkształceń [15] Oba opisane dotychczas czujniki posiadają niską czułość i praktycznie nadają się do wykrywania dużych, katastroficznych stępień ostrza, np. podczas obróbki zgrubnej. Czujniki siły posuwowej montowane w oprawach łożysk wałków, śrub pociągowych lub wrzecion (rys. 5 [14]) są przykładem rozwiązania kompromisowego. Czujnik składa się z dwu współosiowych pierścieni. Profil wewnętrznego pierścienia zawiera dwie strefy pomiarowe, na których naklejone są tensometry. Pomimo znacznie większej korelacji

5 pomiędzy rzeczywistą wartością siły posuwowej i sygnałem pomiarowym, w dalszym ciągu występuje szereg niekorzystnych zjawisk, które należy uwzględnić przy przetwarzaniu sygnału [8]. Rys. 6a pokazuje typowy sygnał z czujnika siły (F f ) podczas dobiegu narzędzia do przedmiotu z zaprogramowanym posuwem bezpośrednio po rozpoczęciu operacji. Charakterystyczne sinusoidalne wahania sygnału z czujnika generowane przez łożysko nie mają swojego odpowiednika w sile skrawania, która jest równa zeru. Podobne wahania w sygnale obserwuje się podczas toczenia wzdłużnego ze stałymi parametrami skrawania, kiedy to rzeczywista wartość siły skrawania jest praktycznie stała (rys. 6b). Ponadto średnia wartość sygnału stopniowo wzrasta, z powodu kumulowania się naprężeń w łańcuchu kinematycznym, zwłaszcza na prowadnicach. Rys.5. Czujnik siły posuwowej: a) przekrój wewnętrzny, b) usytuowanie czujnika na śrubie pociągowej tokarki NC [14] Rys.6. Sygnał z czujnika siły posuwowej z rys. 5 [8] Najlepsze rezultaty pomiaru siły uzyskuje się za pomocą czujników umieszczonych w pobliżu ostrza skrawającego, bezpośrednio w torze transmisji siły. Handlowo dostępne czujniki są na ogół bardzo sztywne i cechują się szerokim zakresem pomiarowym. Zawierają one cztery trzyosiowe przetworniki siły, wstępnie napięte i umieszczone pomiędzy dwoma płaskimi powierzchniami (np. powierzchnią sań i głowicy rewolwerowej - rys. 7). Są to na ogół czujniki piezoelektryczne, które stwarzają trudności w pomiarach składowej stałej siły w dłuższym okresie czasu ze względu na upływ ładunku, jednakże obecnie spotykane układy pozwalają na pomiar składowej stałej przez ok. 15 minut z zadowalającą dokładnością. Upływność ładunku oraz wpływ temperatury powodują, że czujniki te powinny być "zerowania" bezpośrednio przed rozpoczęciem pomiaru. Czujniki piezoelektryczne umieszczane bezpośrednio pomiędzy dwoma powierzchniami przenoszącymi pełne obciążenie narażone są na uszkodzenia spowodowane przeciążeniami, np. podczas kolizji. Czujniki takie stosuje się w badaniach laboratoryjnych z zakresu skrawalności czy monitorowania, natomiast rzadziej w praktyce przemysłowej, gdzie brak zabezpieczenia przed przeciążeniem, przy bardzo wysokim koszcie, wyklucza ich stosowanie.

6 Rys.7. Płytowy czujnik sił skrawania [13] W warunkach przemysłowych mogą być stosowane czujniki płytowe. Zawierają one cienką płytę z wbudowanymi przetwornikami piezoelektrycznymi lub tensometrycznymi. Płyty takie mogą być montowane np. pomiędzy korpusem głowicy narzędziowej a saniami poprzecznymi lub pomiędzy głowicą narzędziową a korpusem głowicy. Płyty pomiarowe przedstawione na rys. 7 [13] są o ok µm cieńsze niż same przetworniki pomiarowe. Wstępny zacisk powoduje zlikwidowanie tej różnicy wysokości, tak że podczas pomiarów, część obciążenia przenosi płyta, zaś na sam przetwornik przypada mniej niż 15% pełnego obciążenia. Wprawdzie rozwiązanie to zmniejsza dokładność pomiaru, ale zdecydowanie poprawia zabezpieczenie samych przetworników przed przeciążeniem. Płyty lub pierścienie pomiarowe są łatwe do montażu na obrabiarce i są oferowane przez wielu producentów [2]. Najnowsze trendy w rozwoju czujników siły można przedstawić następująco: "czujniki inteligentne", bezprzewodowa transmisja sygnału pomiarowego, nowe koncepcje pomiaru siły, czujniki zintegrowane i wieloskładowe. Rys. 8 przedstawia przykład narzędzia "inteligentnego", tj. oprawki narzędziowej dla wierteł i gwintowników wyposażonej w tensometryczny czujnik siły i momentu [14]. W zależności od zastosowania oprawka pozwala mierzyć główną i promieniową składową siły oraz moment obrotowy. Zawiera ona zintegrowany przedwzmacniacz, przetwornik A/C i mikroprocesor umieszczone w bezpiecznej obudowie. System zawiera także bezprzewodowy układ transmisji sygnałów pomiarowych składający się z nadajnika i odbiornika. Główną wadą rozwiązania jest konieczność indywidualnego wzorcowania czujnika dla każdego narzędzia, co znacznie podnosi koszt użytkowania [2]. Rys.8. Czujnik siły i momentu zintegrowane z chwytem narzędziowym [14] Inna koncepcja czujnika, wykorzystująca zjawisko zmiany przenikalności materiału ferromagnetycznego pod wpływem mechanicznego odkształcenia jest aktualnie rozwijana. Rys. 9 przedstawia czujnik skręcenia do monitorowania operacji wiertarskich, wykorzystujący zjawisko prądów wirowych [20]. Czujnik ten umożliwia pomiar momentu skrawania bez obniżających sztywność zmian konstrukcyjnych z obrabiarce.

7 Rys.9. Czujnik momentu wykorzystujący zjawisko prądów wirowych dla monitorowania wierteł podczas wiercenia [20] Magnetostrykcyjny czujnik momentu przedstawiony na rys. 10a [1] posiada takie same zalety. Podłużne, cienkie pasma (dolne i górne) silnego materiału magnetycznego są rozmieszczone na pobocznicy wałka pod kątem 45 o i -45 o do jego osi. Odkształcenie wałka pod wpływem momentu obciążającego wywołują zmiany przenikalności magnetycznej w pasmach magnetycznych. Zewnętrzne cewki 1 i 2 magnesują pasma magnetyczne na wałku. Zmiana przenikalności owocuje zmianą oporności indukcyjnej cewek. Oznacza to, że siła skrawania może być identyfikowana przez pomiar indukcyjności (oporności indukcyjnej) cewek. Tego typu czujniki mogą być montowane na obrotowych powierzchniach, np. na narzędziach obrotowych typu frez walcowo-czołowy [1] lub wrzecionach obrabiarek (rys. 10b [3]). Rys.10. Magnetostrykcyjny czujnik momentu, a) budowa czujnika [1], b) przykład zastosowania [3]

8 Kombinowane zestawy różnych, tanich przetworników jest metodą pozwalającą poszerzyć możliwości eksploatacyjne uzyskiwane przez pojedyncze czujniki [2]. Można to osiągnąć albo przez stosowanie pojedynczego czujnika, umożliwiającego pomiar różnych wielkości lub przez zastosowanie różnych czujników zainstalowanych na obrabiarce, w celu mierzenia różnych wielkości. Rys. 11 przedstawia przykład tzw. podwójnego czujnika [2]. Pozwala on na równoczesny pomiar emisji akustycznej oraz jednej do trzech składowych siły. Razem z pierścieniowym czujnikiem siły zintegrowany jest czujnik emisji. Zaletą czujnika podwójnego jest zdublowanie informacji o procesie pochodzących z pomiarów siły za pośrednictwem innej wielkości, tu emisji akustycznej, w jednym i tym samym punkcie pomiarowym. Rys.11. Zintegrowane czujniki do pomiaru siły skrawania i emisji akustycznej [2] 2.2. Emisja akustyczna i drgania Pomimo iż dostępnych jest wiele czujników EA, tylko niektóre mogą być stosowane w warunkach przemysłowych [2]. Większość tych czujników była projektowana z myślą o nieniszczących badaniach laboratoryjnych, co oznacza, że nie wytrzymują wysokich temperatur, dużej ilości płynów chłodzących i uderzających lub trących wiórów. W wielu wypadkach ich czułość jest zbyt duża w stosunku do mocy sygnałów generowanych przez proces skrawania. Rozważmy przykładowo czujniki emisji akustycznej firmy Brüel & Kjær: szerokopasmowy czujnik z wbudowanym przedwzmacniaczem, rezonansowy czujnik o częstotliwości rezonansowej ok. 200 khz, rezonansowy czujnik o częstotliwości rezonansowej ok. 800 khz. Czujniki rezonansowe na ogół współpracują z przedwzmacniaczem typu 2637 wyposażonym w wymienne filtry: 200 khz filtr oktawowy przeznaczony do współpracy z czujnikiem 8313, 800 khz filtr oktawowy przeznaczony do współpracy z czujnikiem Na rys. 12 przedstawiono przykłady sygnałów EA uzyskane dla narzędzia zużytego (KT 0,25 mm) w Politechnice Warszawskiej [5]. Czujniki B&K były instalowane na imaku tokarki. Sygnał z szerokopasmowego czujnika 8312 (rys. 12a) zawiera zarówno składową wysokoczęstotliwościową, interesującą z punktu widzenia monitorowania stanu narzędzia, jak i niskoczęstotliwościową (ok. 16 khz). Charakterystyczne obcięcie sygnału świadczy o przeregulowaniu przedwzmacniacza. Zastosowanie czujnika rezonansowego 8313 wraz z przedwzmacniaczem, wyposażonym w filtr oktawowy 200 khz eliminuje składową niskoczęstotliwościową, pozostawiając tylko pasmo użyteczne. Mimo to, sygnał EA był ciągle zbyt duży, wywołując przeregulowanie przedwzmacniacza. Z tego powodu przedwzmacniacz został zmodyfikowany, poprzez 10-krotne

9 (20 db) zmniejszenie pierwszego stopnia wzmocnienia. Uzyskane wyniki przedstawiono na rys. 12c. Innym sposobem rozwiązania problemu jest zastosowanie czujnika 8314 z oryginalnym przedwzmacniaczem 2637 wyposażonym w filtr 200 khz, zaprojektowanym z myślą o czujniku 8313 (rys. 12d). Rys.12. Sygnały z czujnika emisji akustycznej firmy Brüel & Kjær otrzymane dla narzędzia stępionego (KT 0.25 mm) w Politechnice Warszawskiej [5] W ostatnich latach pojawiły się na rynku czujniki EA, przeznaczone do monitorowaniu procesu skrawania, które są pozbawione wymienionych wad ([2, 9] rys.13). Większość z nich jest montowana na powierzchniach obrabiarki, ale spotyka się i takie, w których transmisja sygnału emisji z przedmiotu do czujnika odbywa się za pośrednictwem strumienia cieczy chłodzącej. Do transmisji sygnału emisji z czujnika do odbiornika wykorzystuje się również indukcyjne metody bezprzewodowe. Innym nowym rozwiązaniem jest czujnik EA w postaci cienkiej folii umieszczanej pomiędzy płytką skrawającą, a podkładką (rys. 14). Główną zaletą rozwiązania jest to, iż czujnik jest bardzo bliski strefy skrawania, jednakże jest on także bardzo narażony na uszkodzenie. Rys.13. Nowe koncepcje czujników emisji akustycznej przeznaczone dla monitorowania narzędzia i procesu skrawania [2, 9] Rys.14. Foliowy czujnik emisji akustycznej przeznaczony do monitorowania stanu narzędzia [9]

10 Czujniki drgań były stosowane w warunkach przemysłowych znacznie wcześniej niż czujniki emisji akustycznej, zwłaszcza w celach diagnostycznych obrabiarek. Tym nie mniej czujniki te stają się coraz solidniejsze, lepiej spełniające wymagania stawiane przez trudne warunki na obrabiarkach. Rys. 15 przedstawia czujnik wykorzystywany do monitorowania procesu skrawania w oparciu o pomiar drgań, który pierwotnie był zaprojektowany do wykrywania spalanie skokowe w silnikach benzynowych [2]. Rys.15. Czujniki drgań przeznaczone do monitorowania [2] 3. Przetwarzanie sygnałów i ekstrakcja cech - symptomów Elektryczny sygnał analogowy z czujnika jest na ogół (po pierwotnym przetwarzaniu jak np. wstępnym filtrowaniu) przekształcany do postaci cyfrowej. Uzyskane w taki sposób szeregi czasowe są w dalszym ciągu przetwarzane w celu ekstrakcji z sygnału tych cech (symptomów), które są najbardziej wrażliwe na parametry interesujące z punktu widzenia monitorowanego procesu (np. na zużycie ostrza). Wykorzystuje się wiele znanych metod przetwarzania jak dalsza filtracja, obliczenia wartości średniej, wartości skutecznej RMS, analiza spektralna w wybranym paśmie i wiele innych. W dalszym ciągu przedstawione zostaną przykłady przetwarzania sygnałów. Najprostszą cechą charakteryzującą sygnał jest jego wartość (amplituda). Rys. 16 przedstawia monitorowanie narzędzia podczas wiercenia [20], bazujące na śledzeniu momentu skręcającego (rys. 9). Znaczne zużycie wiertła wywołuje istotne zwiększenie momentu skrawania, a w konsekwencji i wartości sygnału. Rys.16. Monitorowanie stanu narzędzi podczas wiercenia, bazujące na pomiarze amplitudy sygnału [20] Wpływ zużycia ostrza na siły skrawania jest powszechnie znany i był wielokrotnie opisywany. Dla toczenia i frezowania, wpływ ten jest mniejszy w odniesieniu do głównej składowej siły i momentu skrawania niż w stosunku do składowej posuwowej i odporowej. Wpływ zużycia ostrza na wzrost siły skrawania jest silnie uzależniony od innych warunków skrawania. Rys. 17 przedstawia przykładowe wyniki badań [5]. W obu przypadkach stosowano takie samo narzędzie i ten sam przekrój warstwy skrawanej. Prędkość skrawania została tak dobrana, aby uzyskać zbliżony okres trwałości ostrza. W pierwszym przypadku skrawano stal 34HNM. Dominującą postacią zużycia ostrza było starcie na

11 powierzchni przyłożenia VB C, któremu towarzyszy wyraźny wzrost składowej posuwowej F f i odporowej F p siły skrawania. Tak wyraźny wzrost sił jest łatwo mierzalny, a przez to wygodny do monitorowania zużycia na powierzchni przyłożenia. Natomiast przy obróbce stali 45 (prawy rys. 17), kiedy decydującym jest zużycie powierzchni natarcia (krater KT), wzrost sił skrawania jest znacznie mniejszy. W obu przypadkach składowa główna F c siły nie zmieniała się w sposób istotny. Rys.17. Wpływ zużycia ostrza na siły skrawania [5] Rys. 18 przedstawia zależność składowej posuwowej siły od zużycia ostrza VB C, dla trzech przekrojów warstwy skrawanej [5]. Przykład ten pokazuje, że bezpośrednie wykorzystanie pomiaru siły jest niewygodne ponieważ dla każdego zestawu parametrów skrawania należałoby określać inne wartości graniczne. Znacznie wygodniejsze jest zastosowanie względnego przyrostu siły, również pokazanego na rys. 18: df f Ff F = F fo fo gdzie: F fo - składowa posuwowa siły dla narzędzia ostrego (na początku testu). Rys.18. Zmiany wartości bezwzględnej i względnej składowej posuwowej siły wywołane zużyciem ostrza, dla trzech różnych przekrojów wióra [5]

12 Podobny problem występuje, gdy obserwuje się amplitudę drgań w wybranym paśmie, w celu diagnozowania zużycia ostrza [16 18]. Podobnie jak dla przyrostu siły skrawania, względny przyrost amplitudy drgań wydaje się być korzystniejszy i lepiej skorelowany z prędkością skrawania (rys. 19). Procentowy przyrost sygnału drgań był również stosowany dla monitorowania okresu trwałości małych wierteł ze stali szybkotnącej (rys. 20, [9]). Rys.19. Zmiany amplitudy drgań w funkcji zużycia ostrza dla trzech prędkości skrawania [16] Rys.20. Monitorowanie trwałości narzędzia wierteł małej średnicy z zastosowaniem sygnałów wibroakustycznych [10] Innym, interesującym przykładem poszukiwania cech - symptomów jest monitorowanie postaci wióra za pomocą emisji akustycznej (rys. 21 [9]). Analogowa wartość skuteczna RMS sygnału jest przekształcana do postaci cyfrowej, która wyraźnie identyfikuje zakłócenia w łamaniu wióra.

13 Rys.21. Monitorowanie postaci wióra z wykorzystaniem sygnałów emisji akustycznej [9]. 4. Modele procesu i strategie monitorowania 4.1. Wykrywanie katastroficznego zużycia ostrza Każda strategia monitorowania musi bazować na modelu monitorowanego procesu. Model ten tworzy się i udoskonala w oparciu o obserwację procesu rzeczywistego. Jako przykład ilustrujący to zagadnienie może posłużyć modelowanie i wykrywanie katastroficznego stępienie ostrza (KSO) w oparciu o pomiary sił skrawania. Katastroficznemu stępieniu ostrza towarzyszy charakterystyczny przebieg sił skrawania przedstawiony na rys. 22 [5, 6]. Jego najważniejsze cechy można przedstawić następująco: Wykruszaniu krawędzi skrawającej towarzyszą skokowe przyrosty (w ciągu 1 3 ms) składowej posuwowej F f i/lub składowej odporowej F p, wywołane pogarszaniem się geometrii krawędzi skrawającej, Znacznemu wyłamaniu ostrza towarzyszy nagły wzrost a następnie spadek siły skrawania. Wielkość tych zmian jest funkcją zmiany (zmniejszenia) przekroju warstwy skrawanej, W obu wymienionych przypadkach, siły skrawania pozostają na nowym poziomie w ciągu jednego obrotu przedmiotu. Po tym obrocie narzędzie napotyka na uskok pozostawiony na powierzchni przejściowej, czemu towarzyszy skokowy przyrost posuwowej i odporowej siły skrawania, a na powierzchni przejściowej pozostaje następny, mniejszy uskok.. Taka sekwencja zdarzeń powtarza się co jeden obrót przedmiotu, przy czym zmiany sił są coraz mniejsze. W końcu następuje ustabilizowanie się sił na nowym poziomie Rys.22. Przebiegi sił skrawania towarzyszące dwom typom KSO [5,6].

14 Bazując na takim rzeczywistym przebiegu zmian sił skrawania wywołanych przez KSO, opracowano szereg modeli tego przebiegu i strategii wykrywania CFT. W najprostszym przypadku przyjęto, że KSO powoduje istotny wzrost siły skrawania [14]. Strategia bazująca na tym modelu może być przedstawiona następująco (rys. 23a). W trakcie uczenia (skrawanie ostrym narzędziem), układ monitorujący wykrywa maksymalną wartość sygnału siły skrawania w trakcie jednego przejścia. Na podstawie tej wartości i współczynnika L2F, dobranego przez operatora, układ monitorujący oblicza poziom alarmowy. Jeśli w trakcie monitorowania sygnał siły przekroczy poziom II na dłużej niż czas L2t, układ sygnalizuje KSO. Porównanie zmian sił wywołanych przez KSO (rys. 22) i założonych w tej strategii (rys. 23a), prowadzi do wniosku, że możliwe jest wykrycie tylko bardzo znacznych uszkodzeń narzędzia, zazwyczaj zbyt późno (rys. 23b). Rys.23. Wykrywanie katastroficznego stępienia ostrza bazujące na poziomach granicznych (a), oraz reakcja układu na wyłamanie ostrza (b) [8]. Strategia opracowana w Aachen [10, 13] jest znacznie bardziej wyrafinowana. Bazuje ona na opisanych wcześniej charakterystycznych zmianach siły skrawania, towarzyszących uszkodzeniu narzędzia. Specjalną rolę pełni w tym przypadku chwilowy wzrost siły występujący w momencie KSO. Układ monitorujący stale (co 1 ms) oblicza dolną i górną granicę, na podstawie średniej siły F m oraz amplitudy składowej dynamicznej F d (rys. 24a). W rezultacie uzyskuje się pasmo tolerancji, które zmienia się w czasie, np. wskutek zmian siły spowodowanych wahaniami głębokości skrawania. Zmiany sił spowodowane uszkodzeniem ostrza są zbyt szybkie (1 2 ms) by granice mogły za nimi nadążyć, są więc przekraczane. Górna granica jest przekraczana dwukrotnie, w obu kierunkach (z dołu i z góry). Jeżeli takiemu zjawisku towarzyszy szybkie przekroczenie dolnej granicy (w czasie t 1 ), generowany jest sygnał alarmowy (rys. 24b). Jeżeli natomiast górna granica nie zostaje przekraczana, to sygnał alarmowy jest generowany tylko wówczas, gdy dolna granica została przekroczona na czas dłuższy niż t 2 (rys. 24c). Rys.24. Strategia wykrywania KSO opracowana w Uniwersytecie w Aachen [10, 13] Ponieważ strategia ta bazuje na rozpoznawaniu określonego wzorca zmian siły, nie jest istotna dokładna wartość samej siły, co oznacza, że nie jest wymagana wysoka dokładność statyczna czujnika. Pomimo, iż strategia ta jest znacznie lepsza niż bazująca na sztywnych lub nauczonych progach, posiada jednak pewne niedostatki:

15 właściwości dynamiczne czujnika muszą być bardzo dobre, jako że musi on mierzyć szybkie zmiany sił. Oznacza to, że częstotliwość drgań własnych elementów obrabiarki pomiędzy narzędziem i czujnikiem, nie powinna być niższa niż ~3 khz. Takie wymagania spełniają tylko czujniki montowane bezpośrednio w pobliżu narzędzia, np. płytowe (rys. 7), nawet znacznym wyłamaniom ostrza nie muszą towarzyszyć istotne zmniejszenie przekroju warstwy skrawanej, a w konsekwencji wyraźne zmniejszenie siły skrawania (rys. 22 prawy). Jeżeli siły są silnie zakłócone (duża wartość składowej dynamicznej F d ), to pasmo tolerancji może być na tyle szerokie, że nie zostanie przekroczone w wyniku zmiany siły. Strategia opracowana w Politechnice Warszawskiej [6] pozbawiona jest wymienionych wad. Jej podstawowe zasady przedstawiono na rys. 25a. Oryginalny sygnał siły F (górny rysunek) poddany jest filtrowaniu dolnoprzepustowemu, w celu uzyskania wartości średniej F m, podlegającej monitorowaniu. Dalsze filtrowanie prowadzi do wyznaczenia wartości F m1, która jest podstawą obliczenia górnej i dolnej granicy: ( ) ( ) L + = F ml 1 2 c+2 ; L _ + = F ml 1 2 c+2 gdzie: c = współczynnik wrażliwości detektora. Rys.25. Strategia wykrywania KSO opracowana w Politechnice Warszawskiej (a), oraz wyniki dwóch testów (b) [5,6] Progi mogą być przekraczane przez wielkość F m nie tylko w wyniku katastroficznego zużycia, ale także wskutek innych zakłóceń. Dlatego za KSO uznawane jest tylko takie przekroczenie, które trwa dłużej niż założony czas del. W czasie gdy F m jest poza dopuszczalnymi granicami, nie są one obliczane, czyli pozostają na poziomie z przed przekroczenia. Aby ułatwić powrót wartości F m między granice, wyznaczana jest ona za pomocą filtra pomocniczego znacznie słabszego niż filtr główny, co zaznaczono linią przerywaną na środku rys. 25a. Jeżeli wartość F m nie powróci do pasma tolerancji po czasie dłuższym niż del, układ monitorujący generuje sygnał alarmowy KSO. Sygnał ten jest wytwarzany tak długo aż F m nie znajdzie się ponownie w paśmie tolerancji. Monitorowanie wartości średniej F m zamiast bieżącej F umożliwia stosowanie węższego pasma tolerancji niż w strategii opracowanej w Aachen, co umożliwia wykrywanie mniejszych KSO (rys. 25b). Ponadto strategia opracowana w Politechnice Warszawskiej jest mniej wymagająca jeśli chodzi o częstotliwość próbkowania oraz własności dynamiczne toru pomiarowego, jako że nie jest konieczne wychwycenie chwilowego wzrostu i spadku siły. Można m.in. stosować stosunkowo wolne czujniki siły posuwowej (rys. 5 [7]).

16 4.2. Monitorowanie naturalnego zużycia ostrza Zużyciu naturalnemu ostrza towarzyszy szereg zjawisk. Wiele istniejących układów monitorujących wykorzystuje wzrost sił skrawania i wielkości pochodnych (rys ), sygnału emisji akustycznej, drgań (rys. 19 i 20) lub innych wielkości. Stąd najprostsze strategie diagnozowania naturalnego zużycia wykorzystują sztywne wartości graniczne, których przekroczenie uznawane jest za oznakę stępienia ostrza [14]. Są one zatem bardzo podobne do opisanej (rys. 23), wcześniej strategii wykrywania KSO, z tym że odpowiednia granica (L1F) jest niższa a czas (Lt1) dłuższy. Strategia opracowana w Uniwersytecie w Aachen jest bardziej skomplikowana (rys. 26 [13]). Układ monitorujący mierzy siłę skrawania dla każdego przedmiotu. Na podstawie trzech kolejnych wartości F n obliczana jest tzw. ruchoma średnia F sn : ( ) F = F + F + F sn n n 1 n 2 3 Ruchoma średnia z trzech pierwszych przedmiotów (F o ) oraz dopuszczalny przyrost wartości siły (C) są podstawą do obliczenia dopuszczalnej wartości granicznej F T : ( ) FT = F0 C Ruchoma średnia jest na bieżąco aktualizowana na podstawie trzech ostatnich wartości F n a następnie porównywana z wartością graniczną. Przekroczenie przez F sn wartości granicznej F T jest traktowane jako stępienie ostrza. Cechą charakterystyczną tej strategii jest uznawanie narzędzia za stępione także wówczas, gdy ruchoma średnia zmniejszy się więcej niż o F x. FX = F0 C 100 X gdzie: X - współczynnik określany doświadczalnie. Rys.26. Strategia wykrywania naturalnego zużycia ostrza opracowana w Uniwersytecie w Aachen [13, 19] Wszystkie wyżej opisane zjawiska związane są nie tylko z wartością zużycia ostrza ale także z wieloma innymi cechami jak np. postać zużycia, geometria ostrza, warunki skrawania, materiał skrawany, materiał przedmiotu. Ponadto związek pomiędzy zużyciem naturalnym a symptomem jest bardzo złożony i posiada charakter raczej statystyczny niż zdeterminowany (patrz np. rys. 18). Czasami sygnał z czujnika niedokładnie odzwierciedla cechę mierzoną, z uwagi na wpływ zakłóceń (patrz np. rys. 6). Wartości parametrów wykorzystywanych w modelach procesu cechuje pewien poziom niepewności, np. właściwości materiału mogą wahać się w pewnych granicach. Dlatego też dość powszechnie uważa się, że niezawodność układów monitorujących opartych na jednym tylko wskaźniku jest niewielka. 5. Integracja symptomów (cech)

17 Integracja różnych cech jest współcześnie jedną z metod mających poprawić niedogodności metod jednoczujnikowych. Integracja cech zmniejsza niepewność dzięki obniżenia przypadkowości sygnału czujnika. Stosowanie wag dla wielu cech podnosi niezawodność informacji w stosunku do pojedynczego czujnika. Ponadto, synteza cech może prowadzić do dokładniejszej estymacji parametrów. Występują tu dwa podejścia: ekstrakcja wielu cech z jednego czujnika, zastosowanie wielu różnych czujników. Przykładem pierwszej metody mogą być amplitudy drgań dla zróżnicowanych częstotliwości [16, 17] tego samego widma, różne cechy sygnału emisji akustycznej i inne. Natomiast przykładem drugiej metody jest zestaw wielu tanich czujników zamocowanych na obrabiarce dla pomiaru różnych wielkości lub zastosowanie jednego czujnika mierzącego kilka różnych wielkości fizycznych. Rys. 27 pokazuje przykłady integracji wieloczujnikowej. Po jego lewej stronie przedstawiono czujnik emisji akustycznej i piezoelektryczny czujnik odkształceń zainstalowane na głowicy rewolwerowej [2]. Przedstawiono także przebieg sygnałów uzyskanych podczas dwóch testów skrawających (toczenie). W pierwszym przykładzie (rysunek górny) wystąpiło katastroficzne stępienie ostrza. Nagłemu wyłamaniu towarzyszy skokowy wzrost sygnału emisji akustycznej i spadek sygnału odkształcenia. W drugim przykładzie (niżej) obrabiano przedmiot z otworem. Podczas gdy sygnał odkształcenia ulega silnym zakłóceniom w wyniku obróbki przerywanej, sygnał emisji nie wykazuje istotnych zmian. Jest to więc metoda zabezpieczenia się przed fałszywym alarmem. Rys.27. Integracja czujników [2]: układ różnych czujników (z lewej strony) oraz czujnik podwójny (z prawej strony)

18 Po prawej stronie rys. 27 przedstawiono wykrywanie KSO za pomocą omawianego wcześniej (rys. 11) czujnika podwójnego. Najpierw nastąpiło wykruszenie, a po jednym obrocie przedmiotu, wyłamanie ostrza. W tym przykładzie oba sygnały zmieniały się istotnie, umożliwiając wykrycie KSO w sposób bardziej niezawodny dzięki wzajemnej weryfikacji sygnałów. Uzyskana informacja z jednego lub kilku czujników jest przetwarzana w celu estymacji określonego symptomu. Można to osiągnąć wieloma sposobami jak: metody statystyczne, modelowanie metodą autoregresji, metody rozpoznawania obrazów, zastosowanie systemów ekspertowych i inne [2, 19]. W ostatnim okresie bardzo intensywnie rozwijane jest zastosowanie sieci neuronowych m.in. dla integracji cech [11, 16, 18, 19]. Podstawowym zagadnieniem w przypadku wielu systemów jest redukcja dużej ilości informacji pochodzących z wielu czujników, do kilku najlepszych, wiarygodnych symptomów, które mogą być wykorzystane w układzie monitorowania. Głównym celem badań prezentowanych w [11] był rozwój strategii dla monitorowania naturalnego zużycia podczas wiercenia na wiertarkach wielowrzecionowych. Uwzględniono różne możliwe interakcje występujące podczas obróbki a także różne metody selekcji sygnałów najlepiej skorelowanych ze zużyciem. Emisja akustyczna, drgania i prąd silnika były podstawą układu. W następnym kroku, zrealizowano selekcję najistotniejszych cech, zarówno dla złamania ostrza jak i jego naturalnego zużycia. Wykorzystywano i porównywano wzajemnie analizę statystyczną, algorytmy genetyczne oraz sieci neuronowe. W końcu zastosowano sieć Feed Forward Back Propagation w celu selekcji cech oraz modelowania zależności pomiędzy wyselekcjonowanymi cechami a zużyciem wierteł. Innym interesującym zastosowaniem sieci neuronowych była próba oceny trwałości ostrza za pomocą przetwarzania obrazu ostrza [21] (rys. 28). Jasność obrazu zależna od chropowatości powierzchni była przetwarzana na jeden z 12 kolorów. Z kolei dla każdego obszaru siatki, następowało przetwarzanie koloru tego obszaru na wartości numeryczne. Następnie zastosowano trzywarstwową sieć neuronową. Warstwa wejściowa zawierająca 256 komórek była skojarzona z obrazem narzędzia i parametrami skrawania. Warstwa wyjściowa zawierała 6 komórek, informujących o trwałości ostrza i postaci zużycia. Rys.28. Diagnostyka zużycia ostrza oparta na przetwarzaniu obrazu z wykorzystaniem sieci neuronowej [21]

19 6. Podsumowanie Pomimo wielu niedostatków istniejących układów TCM/PCM, zwłaszcza tych z wcześniejszych stadiów ich rozwoju, potrzeba automatycznego nadzoru wymusza intensywne prace badawcze nad podniesieniem ich efektywności. Szczególna nacisk kładziony jest współcześnie następujące zagadnienia: poprawa niezawodności czujników, odpornych na wilgoć, gorące wióry, ciecze chłodząco-smarujące jak i poszukiwanie zupełnie nowych koncepcji czujników, bardzo prostych, inteligentnych, wieloskładowych z bezprzewodową transmisją sygnału, rozwój lepszych metod przetwarzania informacji w celu ekstrakcji cech sygnałów skorelowanych z monitorowanym procesem ale niewrażliwych na inne parametry, poszukiwanie lepszych, bardziej niezawodnich strategii monitorowania, zastosowanie układów wieloczujnikowych wspomaganych najnowszymi technikami podejmowania decyzji. Można przypuszczać, że już w niedalekiej przyszłości układy TCP/PCM staną się znacznie bardziej niezawodne. Literatura [1] AOYAMA H., OHZEKI H., MASHINE A., TAKASHITA J., Cutting Force Sensing in Milling Process, Proc. Int. CIRP/VDI Conf. Monitoring of Machining and Forming Processes, VDI Berichte No. 1179, 1995, pp [2] BYRNE G., DORNFELD D., INASAKI I.., KETTELER G., TETI R., Tool Condition Monitoring (TCM)- The status of Research and Idndustrial Application, CIRP Annals Vol. 44 (1995), No 2. [3] CEJTLIN. N., SZIMOCHIN A.K.: Primienienije magnitouprugich datczikow krumjaszczewo momenta w stankach s adaptiwnym uprawlieniem, C-U Nr 8/74 s [4] DORNFEL D., Future Directions for Intelligent Sensors, Proc. Third Meeting of the CIRP Working Group on TCM, Paris, 1994, pp [5] JEMIELNIAK K. at all, Automatyczna diagnostyka stanu narzędzia w operacjach tokarskich. Project CPBP , Technical University Warsaw, [6] JEMIELNIAK K., Detection of Cutting Edge Breakage in Turning, CIRP Annals Vol. 41 (1992), pp [7] JEMIELNIAK K., Catastrophic Tool Failure Detection Based on Signals from Feed Force Sensors, Proc. IV Int. Conf.on Monitoring and Automatic Supervision in Manufacturing, Miedzeszyn, 1995, pp [8] JEMIELNIAK K., NIEDBAŁA M., Investigation of Tool Monitoring System in FMS T50, Proc. Conf. Forum Prac Badawczych - Kształtowanie części maszyn przez usuwanie materiału, Koszalin 1994, pp [9] KÖNIG W., KETTLER G. Research on Tool Condition Monitoring in Europe - State of the Art and Future Prospects, Proc. Third Meeting of the CIRP Working Group on TCM, Paris, 1994, pp [10] KÖNIG W., KLUFT W., Processbegleitendes Erkennen von Werkzeugbruch und Verschleisswertgrenzen, Industrie Anzeiger, Vol. 104 (1982), nr 96, p. 33. [11] KÖNIG W., DORNFELD D., REHSE M., SOKOŁOWSKI A., On Designing of a Tool Wear Monitoring System for a Multispindle Drilling Machine, Proc. IV Int. Conf.on Monitoring and Automatic Supervision in Manufacturing, Miedzeszyn, 1995, pp [12] NOVAK A., OSSBAHR G., Reliability of the Cutting Force Monitoring in FMS-Installations. Proc. 24th Int. MTDR Conf. s. 325, [13] PROMETEC, Materiały informacyjne i reklamowe Aachen, [14] SANDVIK COROMANT, Materiały informacyjne i reklamowe,

20 [15] SCHNEIDER H.P., Ausfalle und Storungen minimieren. Industrie Anzeiger Extra, NC-Technik. s. 110, [16] SOKOŁOWSKI A., Tool Wear Supervision with Use of Neural Networks, Ph.D. Dissertation, Silesian Technical University, Gliwice, [17] SOKOŁOWSKI A., KOSMOL A., Vibration Measurement as a Means for Tool Wear Monitoring; Part 1: Conventional Method Application, Proc. IV Int. Conf.on Monitoring and Automatic Supervision in Manufacturing, Miedzeszyn, 1995, pp [18] SOKOŁOWSKI A., KOSMOL A., DORNFELD D., Vibration Measurement as a Means for Tool Wear Monitoring; Part 2: Neural Network Application, Proc. IV Int. Conf.on Monitoring and Automatic Supervision in Manufacturing, Miedzeszyn, 1995, pp [19] SZAFARCZYK M., (Ed.), Automatic Supervision in Manufacturing, Springer-Verlag, London, [20] TÖNSHOFF H.K., BRINKSMEIER E., HUSEN H., Berührungslose Messung des dynamischen Bearbeitungsmoments zur Überwachung schlanker rotierender Werzeuge, Elektrotechnik und Informationstechnik, Vol. 108, (1991), No.6, pp [21] TESHIMA T., SHIBASAKA T., TAKUMA M., YAMAMOTO A., Estimation of Cutting Tool Life by Processing Tool Image Data, CIRP Annals, Vol 42 (1993), No. 1, pp TOOL AND PROCESS MONITORING - STATE OF ART AND FUTURE PROSPECTS Quest for process automation driven by growing costs of human labour and quality demands makes monitoring in manufacturing systems inevitable. Although numerous tool and process condition monitoring systems are now available in the market and many have been installed in industry, users generally still consider them unreliable, often not worth money they cost. The bulk of the paper is centred on reasons of that defeat and measures undertaken nowadays to improve TCM/PCM systems reliability. First, the major tasks and general structure of the tool and process condition monitoring systems are presented. Then all basic elements of the monitoring systems: sensors, signal processing, feature extraction, and strategies were reviewed in terms of hitherto drawbacks and ongoing research works. The paper does not pretend to give a complete review of existing systems. Only examples illustrating discussed problems are quoted here.

21