TY - JOUR ID - TI - Monitoring Process in Turning Operations for Cracked Material Alloy Using Strain and Vibration Sensor with Neural Network Classification AU - Nabeel Kadim Abid AL-Sahib PY - 2007 VL - 13 IS - 3 SP - 1680 EP - 1699 JO - Journal of Engineering مجلة الهندسة SN - 17264073 25203339 AB - Surface finish and monitoring tool wear is essential for optimization of machining parameters and performing automated manufacturing systems. There is a very close relationship between tool wear and machining material parameters as surface roughness, shrinkage, cracks, hard particle ... etc. Monitoring of manufacturing processes plays a very important role to avoid dawn time of the machine, or prevent unwanted conditions such as chatter, excessive tool wear or breakage. Feature extraction and decision making is a matter of considerable interest for condition monitoring of complex phenomena with multiple sensors. In this work, the implementation of a monitoring system utilizing simultaneous vibration and strain measurements on the tool tip is investigated for the shrinkage and crack of cast iron work piece. Machining parameters taken into consideration are cutting speed (116.5 and 136.6) m/min, feed rate (0.17 and 0.23)rev/min respectively and depth of cut (1) mm. Data from the machining processes were recorded with one piezoelectric strain sensor type (PCB 740B02) and an accelerometer type (4370), each coupled to the data acquisition card type (9111 DR). There were 22 features indicative of crack were extracted from the original signal. These include features from the time domain (mean, STD, crest factor, RMS, kurtosis, variance), frequency domains (power spectral density), time-series model coefficient (AR) and four packet features extracted from wavelet packet analysis (RMS, STD, kurtosis, crest factor). The (2x1) self organizing map neural network was employed to identify the crack and shrinkage effect on the tool state. The program used with this process is MATLAB V.6.5. As a result of the present work, we have an SOM model can classifying the crack with minimal error.

تشغيل السطوح ومراقبة بليان أداة القطع ضرورية لتحديد الظروف المثلى لانظمة التصنيع . ان هنالك علاقة بين مراقبة بليان اداه القطع مع ظروف تشغيل سطوح المسبوكات المتشققة، الخشنة، المنكمشة والمحتوية على جسيمات صلدة وما الى . . الخ. مراقبة عمليات التصنيع تَلْعبُ دورمهم جداً لتَجَنُّب صرف وقتِ الماكنةِ، أَو يَمْنعُ شروطَ غير مرغوبةَ مثل الثرثرةِ، التاكل المفرط للاداة أوالكسرِ. إنتزاع وإتّخاذ القرارات مسألة كبيرة الاهميةِ لمراقبة الظواهر المعقّدةِ بالمحسّساتِ المتعدّدةِ. في هذا العملِ، تطبيق نظام مراقبة يَستعملُ إهتزازاً آنياً ومقاييسَ إجهادِ على رأسِ الأداةَ لتحرّى الإنكماشِ وشَقِّ قطعةِ منِ الحديد الصلبِ. أَخذتْ معاملات التشغيل بنظر الإعتبار سرعةَ القطع (116.5 و136.6) م /دقيقة، نسبة تغذية (0.17 و0.23) دورة /دقيقة على التوالي وعمق القطعِ (1) مليمتر. البيانات مِنْ عملياتِ التشغيل سُجّلتْ بنوعِ محسّسِ إجهادِ piezoelectric (PCB 740B02) ونوع معجّلِ (4370)، كُلّ مُزَاوَج إلى بطاقةِ جمعَ البيانات نوع) 9111 DR (. كان هناك 22 ميزّةَ مؤشّر على الشَقِّ إنتزعَ مِنْ الإشارةِ الأصليةِ. تتضمن ميزّات مجالِ الوقتَ (mean, STD, crest factor, RMS, kurtosis, variance)، مجالات ترددِ (كثافة طيف كهربائية)، معامل الزمن النموذجيِ المتوالي (( AR واربع ميزّات حزم إنتزعتْ مِنْ تحليلِ حزمةِ wavelet (RMS, STD, kurtosis, crest factor). ان (2x1) يُنظّمُ شبكة عصبيةَ إستخدمتْ لتَمييز الإنكماشَ والشَقَّ على حالة أداة القطع. إنّ البرنامجَ المستخدم بهذه العمليةِ Matlab V.6.5 و كنتيجة للعملِ الحاليِ، حصلنا على نموذجُ SOM يُمْكِنُ أَنْ يُصنّفَ الشَقَّ باقل خطأ ِممكنِ. ER -