Volumetric Error-Based Condition and Health Monitoring System for Machine-Tools

Kanglin Xing

Thèse de doctorat (2019)

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Résumé

Des défaillances ou détériorations imprévues ou non détectées des machines-outils entraînent des pertes de production et de qualité, d'où la nécessité d'une maintenance prescriptive et normative utilisant la surveillance de l'état des machines-outils. Cette recherche présente la méthodologie et les solutions développées pour surveiller l'état de précision des machines-outils à cinq axes en analysant les erreurs volumétriques de la machine-outil. L'erreur volumétrique est définie comme un vecteur d'erreur cartésien représentant l'écart de la position réelle de l'outil par rapport à sa position attendue par rapport au repère de la pièce et projeté dans le repère de base. La méthode SAMBA (Scale and Master Ball Artefact) a été utilisée pour mesurer les erreurs volumétriques de la machine-outil expérimentale à cinq axes. Les erreurs volumétriques acquises contenant les états normaux et défectueux de la machine-outil constituent la base de données pour cette recherche. De plus, des pseudo-fautes et les fautes graduelles et soudaines simulées ont également été utilisées. Les caractéristiques du vecteur d'erreurs volumétriques extraites par des mesures de similarité de vecteur sont utilisées comme entrée pour le graphique de contrôle basé sur les moyennes mobiles pondérées exponentiellement, où le changement anormal du vecteur unique d'erreurs volumétriques peut être détecté. Pour surveiller de manière exhaustive l'état de précision de la machine-outil, une matrice de mesures de similarité vectorielle combinée contenant toutes les caractéristiques d'erreurs volumétriques acquises a été proposée et traitée par le graphique de contrôle de la moyenne mobile pondérée exponentiellement. Pour les mêmes défauts, les deux traitements de données ci-dessus peuvent tous détecter automatiquement le temps exact d'apparition du défaut. Sur la base d'une logique de surveillance complète des erreurs volumétriques, une analyse fractale des coordonnées d'erreur volumétrique a également été explorée. Les résultats des tests révèlent qu'il s'agit d'un outil efficace pour représenter la fonctionnalité des erreurs volumétriques. Pour comprendre le processus de changement de l'état de la machine-outil, les erreurs volumétriques historiques acquises ont été traitées par analyse en composantes principales et par K-moyennes. D'une part, les méthodes proposées séparent les états normaux et défectueux de la machine-outil (près de 100%), d'autre part, les machines-outils désignées fournissent les références pour la reconnaissance de l'état d'autre machines-outils lors du traitement de nouvelles données d'erreurs volumétriques. En résumé, le travail de recherche effectué dans cette thèse a contribué à la mise au point d'une solution efficace de surveillance de l'état de la précision des machines-outils à l'aide des erreurs volumétriques des machines-outils, basées sur des méthodes d'extraction de caractéristiques, de reconnaissance des modifications et de classification des états. Le système développé peut reconnaître les points de changement exacts des défauts réels du codeur d'axe C, des pseudo-défauts EXX et EYX. De plus, il atteint une précision proche de 100% dans la classification de l'état défectueux et normal de la machine-outil.

Programme:
Génie mécanique
Directeurs ou directrices:
Adresse URL de PolyPublie:
Université/École:
Polytechnique Montréal
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:4086
ORCID
Date du dépôt:
25 août 2020 14:47
Dernière modification:
23 oct. 2026 03:08
Citer en APA 7:
Xing, K. (2019). Volumetric Error-Based Condition and Health Monitoring System for Machine-Tools [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/4086/

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