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가공공정 최적화 및 무인화를 위한 요소기술 분석 연구
Key Technology Analysis for Machining Process Optimization and Automation 원문보기

한국생산제조시스템학회지 = Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers, v.22 no.2, 2013년, pp.179 - 184  

김동훈 (한국기계연구원 초정밀시스템연구실) ,  송준엽 (한국기계연구원 초정밀시스템연구실)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this article, we introduce the study case of technology that can automatically compensate the errors of these factors of a machine during processing on the machine tool's CNC(Computerized Numerical Controller) in real time. The biggest factors that lower the machining accuracy are thermal deforma...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존에 비하여 특징은 Agent의 구성으로 표준화된 Module, 고장 등 시스템 내의 장애에 대한 자체 대응력으로 기계 및 시스템의 효율 및 무인화 가동률 증가, 제조시스템의 생산성 향상을 목표로 장애유형별 유연한 대처가 가능한 장애 대응전략 및 장애에 대해서 항상 생동감 있는 운용방안 구현을 지향하는 것이다.
  • 일반적으로 가공공정에서 무인화의 가장 큰 저해요인 중 대표적 인 요소 중 하나인 공구 파손을 감시하기 위해서는 공구의 실부하를 감시하여야 하며, 이를 위해서는 기존방식인 회전부의 마찰손(bearing 마찰손등), motor의 전기손이 포함 된 Spindle motor 의 전류치가 아닌, Tool tip에서 받는 stress 신호를획득해야 하고 가공의 종류나 공구의 형상에 따라 Strain gage를 장착하는 Know how가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이에 대한 구조적 방법론 및 유선시 회전에 따른 노이즈 등 문제점 등을 샘플링타임 5~10ms이하 무선모니터링하여 개발하고 있는 것이 특징이다.
  • 밀링계 회전공구와 선반계 공구 및 가공물 사이에서 가공 중 발생하여 바디진동으로 전달되기에 고속가공을 위해서는 반드시 해결되어야 하는 다양한 기계 진동 발생원을 추적, 해석하여 능동적 기계진동감쇄를 하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 이를 위한 역 진동 발생모듈 장치를 구현 적용하여 스핀들 회전속도나 공구 이송속도 등 가공속도를 줄이지 않고도 진동을 감쇄 최적화하는 것이 특징이다.
  • 본 논문에서는 지능형 가공기의 공정최적화 및 무인화에 적합한 자율예지보전과 능동제어 등을 통한 가공공정의 최적화 및 셋업공정 무인화를 위한 주요 영향인자와 관련 핵심기술을 분석하였다. 아울러 이에 관련된 핵심요소기술의 일부 개발 사례를 소개하였다.
  • . 본 논문에서는 지능형 가공기의 공정최적화 및 무인화에 적합한 자율예지보전과 장애유형에 따른 대응전략 등을 통한 무인화 가공공정 최적화 및 자율대응시스템에 대한 핵심기술이 요구됨에 따라(4,7) 관련 핵심 요소기술을 분석하고 일부 개발 사례를 소개하고자 한다. 세부내용으로는 가공정밀도, 표면거칠기 등 가공품질 저하 원인이 되는 열변형, 채터진동 등 핵심 영향인자의 특성분석 및 이의 예지보전을 위한 보상값 예측알고리즘을 통한 가공 중실시간 CNC 자율보정 기반 공정최적화가 있다.
  • 밀링계 회전공구와 선반계 공구 및 가공물 사이에서 가공 중 발생하여 바디진동으로 전달되기에 고속가공을 위해서는 반드시 해결되어야 하는 다양한 기계 진동 발생원을 추적, 해석하여 능동적 기계진동감쇄를 하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 이를 위한 역 진동 발생모듈 장치를 구현 적용하여 스핀들 회전속도나 공구 이송속도 등 가공속도를 줄이지 않고도 진동을 감쇄 최적화하는 것이 특징이다.
  • 아울러 고속가공을 위한 기계진동원의 추적해석을 통한 능동적 기계진동 감쇄제어 최적화, Vision 및 회전공구 실부하 무선모니터링을 통한 공정무인화 및 가공셀 레벨에서의 무인화 및 시스템 가동율 극대화를 위한 발생장애의 자율대응 방안 개발연구로 정의할 수 있다. 이는 Fig.
  • 여기에서는 기계적용 일부 실험 및 계측 결과에 대하여 소개하고자 한다. 주요사례 일부로서 가공중 실시간 열변형 보정제어 실험과 가공 중 실시간 채터진동 제어실험 내용에 대하여 언급한다.
  • 기존 연구와의 차별성으로는 장시간 가공 중에도 작업자의 개입없이 첫 번째 가공 싸이클 후나 다음 가공공정부터가 아닌 현재 실시간 가공 중에서 능동적 공정감시 및 예측에 의한 실시간 자율보정이 지원된다는 것이다. 이을 통하여, 가공공정 최적화 및 무인화를 지향하고자 한다.
  • 아울러 이에 관련된 핵심요소기술의 일부 개발 사례를 소개하였다. 특히 자율재구성 가능한 RMC/RMS 환경하에서는 가공기계 및 주변기기의 재배치와 재구성으로 가공공정 및 기계가공 환경의 변화가 많아져 가공품의 품질저하 및 생산성 저하를 초래하기에 아래와 같은 요소기술을 도출하고 이의 기반연구를 수행하였다. 향후 기능추가와 실용화 단계까지 많은 적용 테스트와 메커니즘 보완을 통한 보정 및 제어 성능 업그레이드가 필요할 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
가공공정의 최적화 영향인자에는 어떤 것들이 있는가? Fig. 2처럼 일례로 장시간 가공중 발생되는 열변형이나 고속가공에 따른 발생 채터진동, 재구성에 의한 기계주변 강제진동이 최적화 영향인자가 속한다. 아울러 셋업공정 무인화에 대처하기 위한 영향인자로는 공정/소재/라인 변경에 따른 가공원점 오차의 자동인식 계측문제 및 무선절삭력 미세감지 문제가 여기에 해당된다.
앞으로의 유연가공시스템에서 필요성이 강조되고 있는 것들은 무엇인가? 앞으로의 유연가공시스템에서는 가공공정의 최적화 및 셋업공정 무인화 필요성이 강조되고 있다. 이에 대처하기 위하여 먼저 가공공정의 주요 영향인자를 분석하였다.
기계진동 감쇄를 위하여 기존에는 어떤 방법을 이용하였는가? 기존의 경우는 대부분 수동적 진동 감쇄로써 기계에서 발생될 수 있는 진동을 미연에 방지하는 방법이다. 설계시 고유 진동 주파수를 해석 이 주파수와 체배되는 길이를 피해 설계한다든지 진동 발생 요소에 방진 장치를 설치, 고속회전부의 Balancing을 본다든지, 가공에서도 스핀들 회전수 변경, 가공 Feed 조절, 절삭량 조절 등이 이에 포함된다. 하지만 고속가공이 필요한 경우, 고속 가공중에는 필히 진동이 발생하는데, 이를 적응제어를 한다할지라도 속도 저하 등 단점이 따르므로 고속가공이 필요 시는 능동적 대처가 안 된다.
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참고문헌 (7)

  1. Kim, D. H. and Song, J. Y., 2006, "Ubiquitous-Based Mobile Control and Monitoring of CNC Machines for Development of u-Machine", Journal of Mechanical Science and Technology, Vol. 20, No. 4, pp. 455-466. 

  2. Kim, D. H. and Song, J. Y., 2006, "Knowledge- Evolutionary Intelligent Machine-Tool - Part 1: Design of Dialogue Agent based on Standard Platform", Journal of Mechanical Science and Technology, Vol. 20, No. 11, pp. 1863-1872. 

  3. Wright, P. K., 1995, "Principles of open-architecture manufacturing", Journal of Manufacturing Systems, Vol. 14, No. 3, pp. 187-202. 

  4. Yellowley, I. and Pottier, P. R., 1998, "The integration of process and geometry within an open architecture machine tool controller", International Journal of Machine Tools & Manufacture, Vol. 34, No. 2, pp. 277-293. 

  5. Budak, E. and Altintas, Y., 2002, "Analytical prediction of chatter stability in milling - Part 1: General formulation", Journal of Dynamic System, Measurement and Control, Vol. 120, No. 1, pp. 22-30. 

  6. Zhou, Z. D., Chen, Y. P. and Fuh, J. Y., 2000, "Integrated condition monitoring and diagnosis for modern manufacturing systems", Annals of the CIRP, Vol. 49, No. 1, pp. 387-390. 

  7. Rao, R. V. and Gandhi, O. P., 2002, "Failure cause analysis of machine tools using digraph and matrix methods", International Journal of Machine Tools & Manufacture, Vol. 42, No. 1, pp. 521-528. 

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