[논문]이송모터 전류신호를 이용한 공구파손 검출

정영훈

doi:10.14775/ksmpe.2015.14.6.001

이송모터 전류신호를 이용한 공구파손 검출
Tool Breakage Detection Using Feed Motor Current 원문보기

한국기계가공학회지 = Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers, v.14 no.6, 2015년, pp.1 - 6

정영훈 (경북대학교 기계공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

Tool condition monitoring plays one of the most important roles in the improvement of both machining quality and productivity. In this regard, various process signals and monitoring methods have been developed. However, most of the existing studies used cutting force or acoustic emission signals, which posed risks of interference with the machining system in dynamics, fixturing, and machining configuration. In this study, a feed motor current signal is used as a process signal representing process and tool states in tool breakage monitoring based on an adaptive autoregressive model and unsupervised neural network. From the experimental results using various cases of tool breakage, it is shown that the developed system can successfully detect tool breakage before two revolutions of the spindle after tool breakage.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

무인 및 지능가공은 전통적인 방법인 작업자에 의한 가공공정 상태감시 및 최적화를 자동화 및 무인화 하여 생산성 및 품질을 높이고 생산현장의 작업환경 개선을 이루고자 하는 것이다^[1]. 특히, 최근 플랜트 산업의 성장, 항공우주 산업의 중요성이 증가에 따라 내열성 합금, 특수강 , 탄소섬유 강화플라스틱 등 극심한 공구파손과 공구마모를 일으키는 고가 소재의 가공기술 ^[2]에 대한 수요가 증가하면서 이러한 무인지능가공에 대한 중요성도 증가하고 있다.
본 연구에서는 공정신호로서 이송모터의 전류를 선정하고 이를 이용하여 공구파손을 감시하고자 하였다. 이는 많은 문제점^[3,8]을 가진 공구동력계를 대체할 수 있는 장점을 제공할 수 있다.
공구파손에 대한 높은 신뢰도와 빠른 응답을 얻기 위해서는 적응 자기회귀모델의 망각계수, 망각률, 공분산 등의 값을 적절히 결정하는 것이 요구된다. 본 연구에서는 응답속도가 빠르고 잔류오차가 최소가 되는 조건으로 이러한 값들을 선택하였다. Fig.
본 연구에서는 센서는 회전 및 정지방향 이송모터의 전류로 하였으며, 특성검출과 결정 알고리즘을 각각 적응 자기회귀모델(adaptive autoregressive model) ^[6]과 자기구성 신경망회로(self-organized neural network)^[7]로 하였다. 이를 이용하여 밀링공정에서 공구의 파손을 검출하고자 하였다. Fig.

제안 방법

공구의 파손을 위해 본 연구에서는 인위적으로 공구의 날에 미세한 홈을 내고 이 부분이 가공 중에 파손에 이르도록 하였다. 공구 날에의 미세 홈가공은 정밀한 가공을 위해 와이어 방전가공을 이용하였으며, 가공된 미세홈의 폭은 0.
공작기계에 설치되어 있는 모터는 영구자석 동기모터이므로 교류전류로부터 실효치(root mean square)로 환산된 직류전류를 이용하였으며, 전류의 측정은 Hall효과 센서를 이용하였다. Fig.
본 연구에서는 선행학습이 요구되지 않는 Grossberg의 적응공명이론(adaptive resonance theory, ART)^[ 12]에 기반한 신경망회로를 이용하여 공구파손을 감시한 방법 ^[7]을 채용하여 적응 자기 회귀모델 기반의 공구파손의 검출을 수행하였다. 구성한 시스템은 ART의 핵심요소인 집중부(attentional system)과 지시부(orienting system)으로 나눠질 수 있으며, 집중부는 직전까지 학습된 경우와 유사성을 판별하여 유사한 경우 이를 동일한 경우로 인식하도록 하며, 지시부는 유사성이 인정되지 않은 경우 새로운 경우로 분류한다. Fig.
본 연구에서는 공구파손의 감시를 위해 이송모터의 전류와 적응 자기회귀모델, 적응공명이론 기반 신경망회로로 구성된 감시시스템을 구성하였다. 특히 기존의 공구동력계를 이용한 절삭력 신호 대신 전류를 이용함으로써 공정 및 가공장비에의 간섭을 줄이는 동시에 비용측면의 우수성을 확보하면서도 충분한 수준의 정확도로 공구파손을 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 센서는 회전 및 정지방향 이송모터의 전류로 하였으며, 특성검출과 결정 알고리즘을 각각 적응 자기회귀모델(adaptive autoregressive model) [6]과 자기구성 신경망회로(self-organized neural network)[7]로 하였다.
3은 무부하 상태의 다양한 이송속도 조건에서 예압토크와 이송계 마찰에 해당하는 X축 이송모터 전류의 크기를 보여준다. 이 값을 절삭 시 측정된 전류신호에서 빼서 그 영향을 제거하고 절삭력에 의한 영향만이 존재하도록 하였다. 그림으로부터 실험장치가 가지는 X축의 마찰력에 해당하는 최소전류는 약 2.
특히 기존의 공구동력계를 이용한 절삭력 신호 대신 전류를 이용함으로써 공정 및 가공장비에의 간섭을 줄이는 동시에 비용측면의 우수성을 확보하면서도 충분한 수준의 정확도로 공구파손을 검출할 수 있음을 확인하였다. 특히 구성된 시스템은 공구파손 후 주축이 2회전하기 전에 파손을 검출하여 빠른 응답속도를 가짐을 제시하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 FANUC-0M 제어기를 포함한 소형 수직형 CNC 머시닝센터를 이용하였다. 가공재는 알루미늄합금(AL2024)이었으며, 공구는 고속도강의 4날 평엔드밀로서 직경은 20 mm이었다. 가공방법은 외주가공이었다.
본 연구에서는 FANUC-0M 제어기를 포함한 소형 수직형 CNC 머시닝센터를 이용하였다. 가공재는 알루미늄합금(AL2024)이었으며, 공구는 고속도강의 4날 평엔드밀로서 직경은 20 mm이었다.

이론/모형

본 연구에서는 선행학습이 요구되지 않는 Grossberg의 적응공명이론(adaptive resonance theory, ART)[ 12]에 기반한 신경망회로를 이용하여 공구파손을 감시한 방법 [7]을 채용하여 적응 자기 회귀모델 기반의 공구파손의 검출을 수행하였다.
2는 본 연구의 ART 기반 신경망회로의 간단한 구조를 보여준다. 본 연구에서는 아날로그 출력이 가능한 ART-2형의 신경망회로를 이용하였다.
(4)에서 보인 바와 같이 식들은 순환형태를 가지고 샘플링 순간마다 갱신되어 적응구조에 효과적임을 알 수 있다. 특히 본 연구에서는 기존의 절삭력신호를 이용한 공구파손 검출에 성공적으로 활용된 8차의 적응 자기회귀모델^[7]을 이용하였다. 또한 파라미터의 초기치는 모두 0으로 하였다.

성능/효과

그림들로부터 파라미터의 변화속도는 망각계수나 공분산 수치에 크게 영향을 받지 않으나 그 변동 폭이 직접적으로 영향을 받음을 알 수 있다. 따라서 잔류오차의 실효치가 최소가 되는 조건을 선택하였으며, 모델의 망각계수, 망각률, 공분산은 각각 0.99, 0.99, 10이었다.
이는 많은 문제점^[3,8]을 가진 공구동력계를 대체할 수 있는 장점을 제공할 수 있다. 또한 이송모터 전류로부터 공구상태의 특성을 반영한 특성신호를 추출하기 위해 적응 자기회귀모델을 구성하고 이를 바탕으로 적응공명이론 기반의 신경망회로를 이용하여 밀링가공 시 공구의 파손을 검출할 수 있음을 보였다
8(d) 구성된 적응공명이론이 포함된 신경망회로를 통해 공구상태가 다른 경우인 것으로 판단한 결과를 보여준다. 특히 공구파손이 발생한 후 0.33초가 지나 검출되어 비교적 빠른 시간 안에 공구파손을 적절히 검출하였음을 확인할 수 있었다. Table 2는 실험에 활용된 6가지 경우의 공구파손 검출결과를 보여준다.
본 연구에서는 공구파손의 감시를 위해 이송모터의 전류와 적응 자기회귀모델, 적응공명이론 기반 신경망회로로 구성된 감시시스템을 구성하였다. 특히 기존의 공구동력계를 이용한 절삭력 신호 대신 전류를 이용함으로써 공정 및 가공장비에의 간섭을 줄이는 동시에 비용측면의 우수성을 확보하면서도 충분한 수준의 정확도로 공구파손을 검출할 수 있음을 확인하였다. 특히 구성된 시스템은 공구파손 후 주축이 2회전하기 전에 파손을 검출하여 빠른 응답속도를 가짐을 제시하였다.
Table 2는 실험에 활용된 6가지 경우의 공구파손 검출결과를 보여준다. 표로부터 공구파손량이 가장 작은 1번의 경우를 제외하고는 공구파손을 성공적으로 검출하였음을 확인할 수 있으며, 특히 스핀들이 2 회전하기 전에 파손을 검출함으로써 빠른 대응이 이뤄졌음을 알 수 있다. 특히 검출정확도의 향상은 망각계수, 망각률, 공분산의 조절을 통한 민감도 강화를 통해 이뤄질 수 있을 것으로 기대된다.

후속연구

표로부터 공구파손량이 가장 작은 1번의 경우를 제외하고는 공구파손을 성공적으로 검출하였음을 확인할 수 있으며, 특히 스핀들이 2 회전하기 전에 파손을 검출함으로써 빠른 대응이 이뤄졌음을 알 수 있다. 특히 검출정확도의 향상은 망각계수, 망각률, 공분산의 조절을 통한 민감도 강화를 통해 이뤄질 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	무인 및 지능가공의 목적은?	무인 및 지능가공은 전통적인 방법인 작업자에 의한 가공공정 상태감시 및 최적화를 자동화 및 무인화 하여 생산성 및 품질을 높이고 생산현장의 작업환경 개선을 이루고자 하는 것이다[1]. 특히, 최근 플랜트 산업의 성장, 항공우주 산업의 중요성이 증가에 따라 내열성 합금, 특수강 , 탄소섬유 강화플라스틱 등 극심한 공구파손과 공구마모를 일으키는 고가 소재의 가공기술 [2]에 대한 수요가 증가하면서 이러한 무인지능가공에 대한 중요성도 증가하고 있다.
	대표적인 공구파손의 검출 중 간접적인 방법의 연구로는 무엇이 있는가?	특히 간접적인 방법을 이용한 다양한 연구가 진행되고 있다. Ko 등은 공구동력계를 이용한 절삭력 신호를 자기회귀모델과 신경망회로(neural network)를 이용하여 공구의 파손과 마모를 검출해낸 바 있다[6,7]. Lee 등은 이송모터의 전류 신호를 공정신호로 할 경우 자기회귀모델 파라미터로부터 공구의 파손을 확인할 수 있음을 보였다 [8]. Li 등은 음향방출 센서와 전류 신호의 이산 웨이브렛 변환을 통해 높은 신뢰도의 공구파손 검출이 가능함을 보였다 [9].
	대표적인 무인지능가공의 예로 무엇이 있는가?	특히, 최근 플랜트 산업의 성장, 항공우주 산업의 중요성이 증가에 따라 내열성 합금, 특수강 , 탄소섬유 강화플라스틱 등 극심한 공구파손과 공구마모를 일으키는 고가 소재의 가공기술 [2]에 대한 수요가 증가하면서 이러한 무인지능가공에 대한 중요성도 증가하고 있다. 대표적인 무인지능가공의 예로 공구상태 감시기술이 있으며, 이는 크게 공구파손을 검출하는 것과 공구의 마모량을 추정하는 두 가지로 나눌 수 있다. 이 중 공구 파손의 검출은 절삭공구의 날이 파손될 때 이를 감지하고 가공을 중지시켜 공구파손에 의한 가공품질의 급작스런 저하를 최소화 하고자 하는 것으로 높은 파손 검출정확도와 속도가 요구된다.

참고문헌 (12)

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Lee, J. M., Choi, D. K., Kim, J. and Chu, C. N., "Real-Time Tool Breakage Monitoring for NC Milling Process," CIRP Ann-Manuf. Technol. Vol. 44, No. 1, pp. 59-62, 1995.

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Li, W., Dong, S. and Yuan, Z., "Discrete Wavelet Transform for Tool Breakage Monitoring," Int. J. Mach. Tools Manuf., Vol. 39, No. 12, pp. 1935-1944, 1999.

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Jeong, Y. H. and Cho, D.-W., "Estimating Cutting Force from Rotating and Stationary Feed Motor Currents on a Milling Machine," Int. J. Mach. Tools Manuf., Vol. 42 No. 14, pp.1559-1566, 2002.

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Yoon, M.-C., Kim, Y.-G. and Kim, K.-H., "The Characteristics and Stability Boundary Analysis of Chatter using Neural Network," J. Korean Soc. Manuf. Process Eng., Vol. 5, No. 2, pp. 16-21, 2006.
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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