KCI등재
진동 신호의 스펙트로그램을 통한 CNC 공구 마모도 예측 = Prediction of CNC Tool Wear using a Spectrogram on the Vibration Signal
저자
강재민 (부산대학교 정보융합공학과) ; 임현진 (부산대학교 정보융합공학과) ; 구본유 (부산대학교) ; 권선영 (부산대학교)
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
357-363(7쪽)
DOI식별코드
제공처
The use of appropriate tools in the CNC process greatly affects the overall cost of the plant and the quality of the product. Various methods are proposed for precise timing of CNC tool replacement. As a part of it, this research processed vibration time series data as an image through audio feature extraction and searched for ways to use vibration data. For predicting CNC tool wear, the accuracy was only 84.68% when using the 1D-CNN model for time-series data, whereas the accuracy was 93.75% when using the 2D-CNN model for extracted vibration images. Furthermore, the performance was improved up to 94.61% when signals from different axes were used simultaneously, and an accuracy of 98.33% was obtained when images and time series data were used simultaneously.
Vibration data can be used as a useful feature for determining tool wear, and it is expected that learning methods using this feature will contribute more to tool wear management in the future.
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