Frezelemede kesici takım hatalarının deneysel mod ayrıştırma yöntemiyle tespiti

Abstract

Bu tezde frezeleme sırasında kesici takımda oluşan lokal hataların titreşim esaslı Deneysel Mod Ayrışımı (DMA) yöntemiyle belirlenmesi sunulmaktadır. Öncelikle takım hatalarının belirlenmesinde esas teşkil eden titreşimlerin istatistiksel parametreleri (RMS, Crest faktörü ve Kurtosis) açıklanmaktadır ve deneysel mod ayrıştırma metodunun esasları detaylandırılmaktadır. Hatasız ve farklı hata durumlarında elde edilen takım titreşimleri bilinen yöntemlerle ve Deneysel Mod Ayrıştırma metodu yardımıyla incelenmiştir. Bilinen zaman ve frekans bölgesi yaklaşımları lokal hatayı tespit etmede yetersiz kaldığı bulunmuştur. Buna karşılık deneysel mod ayrıştırma metodu yardımıyla bileşenlerine ayrılan titreşim sinyalleri üzerinde hata belirtileri daha net olarak tespit edilmektedir.

This thesis presents detection of local tool faults in milling using vibration-based Empirical Mode Decomposition (EMD) approach. Firstly, the statistical parameters of vibration which are used as the basis for fault detection in cutting tools (RMS, Crest factor, and kurtosis) are explained and the method of empirical mode decomposition are detailed. Vibrations resulting from healthy and faulty cutting tools are analysed using conventional approaches and proposed method (i.e. empirical mode decomposition). It has been found that conventional time and frequency domain approaches remain unsatisfactory for the detection of local fault, whereas fault symptoms are clearly detected on signal components decomposed by the empirical mode decomposition.