一般に、工具の故障はマシン センターのダウンタイムの約 7% に寄与します。さらに深刻なのは、工具の故障により部品の加工品質が低下し、機械が損傷することさえあります。したがって、工具摩耗状態モニタリング (TWCM) はインテリジェント製造の重要な部分であり、1968 年以来研究のホットスポットとなっています。

TWCMはセンサーの種類に応じて直接方式と間接方式の2つの方式に分けられます。直接法では、視覚センサーまたはレーザーセンサーを使用します。優れた精度と信頼性にもかかわらず、オンラインでの実現リアルタイム 監視センサーは切削液、切り粉、加工環境特有のその他の要素によって簡単に干渉されるため、この作業は困難です。逆に、間接的な方法はオンラインのリアルタイム監視機能として有望ですが、学術論文が豊富にあるにもかかわらず、その実用化は依然として限られています。

主な障害は、力、振動、温度、音響放射を測定するセンサーなど、自然な加工条件を必然的に混乱させる可能性がある適切な監視センサーの選択です。可聴音信号を捕捉するマイクセンサーが有望な戦略として浮上している。その可能性は、ノイズ除去システムの取り組みと解釈可能な意思決定アルゴリズムの開発を通じて精度を向上できるかどうかにかかっています。

最近、中国の江蘇科技大学のGuochao Li氏が率いるインテリジェント製造科学者のチームは、可聴音ベースの工具摩耗モニタリングの状況と傾向についての初めての体系的なレビューを実施しました。この包括的な研究は、最近の傾向を要約することで研究者や製造業者にとって貴重なリソースとして機能するだけでなく、データセットの開発、イニシアチブノイズ除去システム、特殊な特徴抽出技術、解釈可能な意思決定アルゴリズムの作成という 4 つの有望な研究の方向性も強調しています。。

チーム出版された彼らの仕事は先端製造科学技術ジャーナル。

江蘇大学機械工学部のグチャオ・リー准教授は、「この報告書では、10年にわたる学術出版物を対象に、可聴音に焦点を当てた工具摩耗モニタリングの現状と将来の方向性をレビューした」と述べた。中国の科学技術博士号を取得した彼は、工具の摩耗状態監視の分野における経験豊富な専門家です。

「これには、機械加工可聴音の物理的特性と特性、フライス加工可聴音の発生メカニズム、信号取得などの主要技術の進歩の詳細な分析が含まれます。ノイズリダクション、特徴抽出、意思決定アルゴリズム、および将来の研究の可能性のある分野です。」

「私たちの研究は、工具摩耗モニタリングの実用化を大幅に促進できると信じています」と、同じく機械加工プロセスモニタリングを専門とする同研究所の講師であるリー・スン氏は述べた。「可聴音信号を収集するためのマイクセンサーの使用は、ツールの磨耗と密接な相関関係があり、追加のセンサーの必要性を排除し、設置が容易で、測定における適応性があり、処理環境と干渉しないため、有望な戦略を示しています。

「しかし、可聴音信号に基づく工具摩耗状態モニタリングの精度は、現時点では不十分です。私たちの研究は、研究者や製造業者に貴重な洞察と最新の傾向を提供し、実際のシナリオにおける工具摩耗モニタリングのより広範な応用を促進する可能性があります。」

研究チームには、中国鎮江市の江蘇科技大学機械工学部のXinhang Shang氏、Lei Yang氏、Honggen Zhou氏、および山西ディーゼルエンジン重工業有限公司のBofeng Fu氏からの顕著な貢献も含まれています。. 中国の興平にある。

詳細情報:Guochao LI 他、工具摩耗モニタリングにおける可聴音信号の応用: レビュー、先端製造科学技術ジャーナル（2024年）。DOI: 10.51393/j.jamst.2025003

提供元清華大学出版局