Detection of chatter vibrations and adaptive spindle speed optimization in milling process
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 913890
- Danışmanlar: Belirtilmemiş.
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Belirtilmemiş.
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Oregon State University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
This thesis focuses on improving productivity of machining processes via novel process monitoring and control techniques. Most machining processes suffer from vibrations in terms of forced and self-excited chatter vibrations. Although forced vibrations are inherent to the milling process itself, chatter vibrations are an unstable form of vibrations that destroy the work surface and affect machine tool's health. Accurate and timely detection of“chatter”and rapidly adjusting machining parameters to mitigate it is critical for productivity and longevity of the equipment. This work presents novel online chatter detection and adaptive spindle speed control strategies. Two chatter detection methods are presented to the literature. The first one is a realtime suitable lightweight approach, which monitors power spectrum of the vibration signal to detect chatter. The second method uses Principal Component Analysis (PCA) to provide a more accurate and robust detection. Both approaches are experimentally validated in milling. Next, an adaptive spindle speed regulation method is also developed which determines the optimal spindle speed to minimize total vibrations in milling. The approach bases on extremum seeking control (ESC), which can be implemented with or without a dither signal. Optimality of the ESC based adaptive spindle speed regulation approach is proven by analytically analyzing the milling process dynamics using semi-discrete time domain modeling. A time domain milling simulator is also developed to validate the functionality of the approach. It shows that developed technique is effective in minimizing overall vibrations in milling to improve productivity.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Çamaşır makinesi adaptif sıkma algoritması
Washing machine adaptive spinning algorithm
İPEK TERZİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUGAN
- Akışkan taşıyan ankastre bir borunun dinamik analizi ve bulanık mantık tabanlı uyarlamalı kontrolü
Dynamic analysis and fuzzy logic based adaptive control of a cantilever pipe conveying fluid
MEHMET HAKAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUĞAN
- Wavelet frames and redundant wavelet transforms for fault detection
Dalgacık çerçeveleri ve artıklı dalgacık dönüşümleri ile arıza tespiti
TAYFUN ŞENGÜLER
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Frezeleme işlemlerinde meydana gelen tırlama titreşimlerinin dalgacık dönüşümü ve konvolüsyonel sinir ağlari ile tespiti
Chatter detection for milling by using wavelet transforms and convolutional neural networks
BATIHAN ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Makine MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKKI ÖZGÜR ÜNVER
- Koşullu çekişmeli üretken ağ kullanarak dengesiz veriler ile tornalama işlemlerinde tırlama tespiti
Intelligent chatter detection in turning operations with imbalanced data using conditional generative adversarial networks
BERK BARIŞ ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Makine MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKKI ÖZGÜR ÜNVER