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Research on the Recognition of Machining Conditions Based on Sound and Vibration Signals of a CNC Milling Machine

机械加工 振动 人工神经网络 计算机科学 支持向量机 工程类 熵(时间箭头) 数控 傅里叶变换 模式识别(心理学) 人工智能 机械工程 声学 数学 量子力学 数学分析 物理
作者
Wen-Lin Chu,Min-Jia Xie,Qun-Wei Chang,Her‐Terng Yau
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:22 (7): 6364-6377 被引量:11
标识
DOI:10.1109/jsen.2022.3150751
摘要

Machining conditions of real-time identification tools is a key and trending issue for the industry. This paper focuses on identifying whether machining is performed as well as the chatter conditions generated during re-machining processes. Identifying whether or not machining conditions are met allows users to ensure the normal operation of machining equipment and identify situations that do not match the current conditional, so that they can take early action and further save on operational costs for machining. The objective of this paper is to identify the milling machining conditions, and the identified conditions will be categorized into whether cutting is required as well as whether chatter is observed. In order to identify these three conditions, sound and vibration signals are captured by sensors inside the milling machine, and the process of identification is subsequently analyzed and conditions established. In this paper, in order to produce a valid model, the extracted machining signal is characterized as a training model by the properties of Approximate Entropy and Short-Time Fourier Transform, and the k-fold cross-validation criteria is utilized to present the identification results. Finally, In this study, the model recognition rate of support vector machine with approximate entropy was 91.4%. The recognition rate of the convolutional neural network with short time span Fourier transform was 95.5%. Finally, the reduced network architecture can significantly reduce the training time and maintain the recognition rate at 93.6%.
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