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Monitoring of Milling Processes through Measurement of Power Consumption : 소비전력 측정을 통한 밀링 공정의 가공 모니터링
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 안성훈 | - |
dc.contributor.author | 류종하 | - |
dc.date.accessioned | 2019-05-07T03:10:31Z | - |
dc.date.available | 2019-05-07T03:10:31Z | - |
dc.date.issued | 2019-02 | - |
dc.identifier.other | 000000155329 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/150679 | - |
dc.description | 학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 기계항공공학부, 2019. 2. 안성훈. | - |
dc.description.abstract | 공구 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. | - |
dc.description.abstract | Tool 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. | - |
dc.description.tableofcontents | Chapter 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 | - |
dc.language.iso | eng | - |
dc.publisher | 서울대학교 대학원 | - |
dc.subject.ddc | 621 | - |
dc.title | Monitoring of Milling Processes through Measurement of Power Consumption | - |
dc.title.alternative | 소비전력 측정을 통한 밀링 공정의 가공 모니터링 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.type | Dissertation | - |
dc.contributor.AlternativeAuthor | Jongha Yu | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.contributor.affiliation | 공과대학 기계항공공학부 | - |
dc.date.awarded | 2019-02 | - |
dc.identifier.uci | I804:11032-000000155329 | - |
dc.identifier.holdings | 000000000026▲000000000039▲000000155329▲ | - |
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