CNC 공작기계 채터 검출을 위한 진동 신호 기반 비지도학습 모델 개발
저자
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)
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발행연도
2021
작성언어
Korean
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학술저널
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수록면
248-248(1쪽)
제공처
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.
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