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Monitoring of Milling Processes through Measurement of Power Consumption : 소비전력 측정을 통한 밀링 공정의 가공 모니터링

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dc.contributor.advisor안성훈-
dc.contributor.author류종하-
dc.date.accessioned2019-05-07T03:10:31Z-
dc.date.available2019-05-07T03:10:31Z-
dc.date.issued2019-02-
dc.identifier.other000000155329-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/150679-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 기계항공공학부, 2019. 2. 안성훈.-
dc.description.abstract공구 모니터링은 공구의 상태를 진단하거나 공구의 파괴를 진단, 예측하는 데 필수 요소이다. 밀링 가공의 중단시간 중 7-20%가 공구 파괴로 인한 것이며 공정 비용의 3-12%가 공구 파괴로 인한 비용이다. 그 외에 공구 마모로 인한 품질저하 등 간접적인 비용 또한 공정비용을 증가시키는 요인으로 작용한다. 기존 공구 교체 전략들은 많은 비용을 요하거나 중단시간을 필요로 하여 적용하기 어려운 면이 있다. 본 연구는 외부에 부착할 수 있는 모듈로 CNC 밀링 머신의 총 전력소모를 측정하여 저렴하고 중단시간 없는 무선 모니터링시스템을 제안한다. 이를 위해 간단한 형상의 마모가 진행된 공구와 새 공구를 이용해 밀링 공정을 실행하여 공구 마모가 총 전력소모에 어떻게 영향을 미치는 지 알아보았다. 전력 측정은 전류센서와 전압센서가 연결된 아두이노로 측정을 하였고 측정된 데이터는 MQTT를 이용해 Wi-Fi로 전송되었다. G&M code
시뮬레이션을 이용해 전력 소모 프로파일을 가공공정과 일치시켰다. 수학적 모델링을 이용한 모델과 SVM을 이용한 모델을 제안하고 테스트하였다.
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dc.description.abstractTool condition monitoring is crucial in accurately diagnosing tool wear and detecting or preventing tool failure. 7-20% of total milling-machine downtime is due to tool failure and 3-12% of total processing cost comes from tool change costs. In addition, indirect costs due to poor surface quality can be added with the absence of a monitoring system. Conventional tool monitoring systems are difficult to implement due to high costs or the need for downtime. This thesis proposes a low-cost wireless monitoring system with very little downtime for implementation that can deduce the state of the tool with the monitoring of power
consumed by a CNC milling machine.
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dc.description.tableofcontentsChapter 1. Introduction ........................................................ 1
1.1. Study Background ........................................................... 1
1.2. Purpose of Research ....................................................... 4

Chapter 2. Hardware ........................................................... 5
2.1. System Layout ................................................................. 5
2.2. System Design ................................................................. 6

Chapter 3. Experiments and Results ................................. 12
3.1. Early Experiments ......................................................... 12
3.2. Mathematical Model ....................................................... 19
3.3. Machine Learning Model ............................................... 28
3.4. Summary ........................................................................ 31

Chapter 4. Conclusion ........................................................ 32

Reference........................................................................... 33

Abstract in Korean ............................................................ 37
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dc.language.isoeng-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject.ddc621-
dc.titleMonitoring of Milling Processes through Measurement of Power Consumption-
dc.title.alternative소비전력 측정을 통한 밀링 공정의 가공 모니터링-
dc.typeThesis-
dc.typeDissertation-
dc.contributor.AlternativeAuthorJongha Yu-
dc.description.degreeMaster-
dc.contributor.affiliation공과대학 기계항공공학부-
dc.date.awarded2019-02-
dc.identifier.uciI804:11032-000000155329-
dc.identifier.holdings000000000026▲000000000039▲000000155329▲-
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