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CNC 공작기계 채터 검출을 위한 진동 신호 기반 비지도학습 모델 개발
최원화(W. H. Choi),정의연(U. Y. Jung),박건우(K. W. Park),전창범(C. B. Jeon),정홍진(H. J. Jeong),김준(J. Kim),김보현(B. H. Kim) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
CNC (Computer Numerical Control) 공작기계가 제조업의 핵심기술로 자리 잡으며, 가공성 및 정밀도 향상의 필요성이 점차 커지고 있다. 특히 가공 소재와 공구 사이에서 발생하는 상대 진동인 채터의 발생은 공구의 수명을 단축시키고 가공 품질을 저하시키는 주요 요인 중 하나로, 지속적으로 관리의 필요성이 제기되고 있다. 하지만 가공 시 사용되는 공구와 시편의 특성 등에 따라 채터의 진단 기준이 상이하기 때문에 채터의 발생을 진단하고 예측하는 것은 도전적인 과제로 남아있다. 본 연구에서는 공작기계의 진동 센서 데이터를 활용하여 채터의 발생을 실시간으로 진단할 수 있는 비지도학습 모델을 제안한다. 특히 제안하는 모델은 Online 비지도학습을 통해 지속적으로 업데이트될 수 있도록 설계되어 가공되는 제품이나 공구의 종류에 따라 가변적으로 적용 가능하다. 본 연구에서는 모델의 학습 및 적용 프레임워크를 먼저 제시한 후 두산 CNC 공작기계를 활용한 케이스 스터디를 진행하여 모델의 활용성을 검증한다. 검증을 위해 두산 CNC 공작기계 스핀들에 2 축 가속도 센서를 부착하여 가공 시 발생하는 진동 데이터를 수집하고, 고속 푸리에 전환 알고리즘을 활용해 전처리를 진행하였다. 그 후 Time Window 별 진동 신호 특징들을 추출한 후 비지도학습의 일종인 군집화를 이용하여 정상 상황과 채터 발생 상황 군집으로 구분하였다. 채터 발생에 대한 정확한 기준이 공구와 제품에 따라 달라질 수 있으므로 군집화를 통해 상황 별로 정상 상태와 채터 발생 상태를 구분한다. 이러한 실시간 채터 진단 모델의 개발은 실시간으로 채터 발생에 대응하여 공작기계 가공의 정밀도 및 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다.