Estudio de procesos de maquinado mediante el análisis de señales de emisión acústica durante el corte. - Ferrari, Guido Claudio (Instituto Sabato, 2015)
El presente trabajo de tesis es una continuación de trabajos anteriores los cuales buscan realizar un aporte a la temática referente al control y monitoreo de la condición de la herramienta en procesos de mecanizado. Mediante la aplicación de la técnica de Emisión Acústica (EA) y medición de la Fuerza de Avance (FA) del proceso de taladrado y el respectivo análisis de las señales resultantes, se pretende inferir varios tipos de desgaste artificialmente inducidos a la herramienta de corte. Estas diferentes condiciones pueden ser indirectamente monitoreadas debido a que la alteración de la geometría de la herramienta (producida por el desgaste) origina una variación de las señales durante el corte por la modificación en la dinámica del proceso de taladrado. El desarrollo se basó en la utilización de cinco condiciones de broca. Una condición es la de referencia (nueva), con filos en óptimo estado de corte, las cuatro restantes poseen diferentes tipos de deterioros producidos de manera controlada. Estas brocas taladraron de forma sucesiva probetas de metal (acero SAE 1040) a las cuales se le realizo un control micrográfico en varias secciones para observar la homogeneidad del material. Durante el taladrado se registró la señal de EA y la FA necesaria para llevar a cabo el orificio. Una vez obtenida la información digitalizada, se procedió a su análisis mediante métodos estadísticos, evaluando valores promedio, desviaciones estándares y varianzas. Los parámetros de EA analizados fueron Amplitud (AMP), Potencia Media (PM), RMS, Frecuencia Media (FM) y Energía Absoluta (EABS). Para esta metodología, el análisis de la varianza del parámetro respecto de estos lograron la mejor clasificación, especialmente al utilizar la varianza de la PM respecto de la media de la PM donde se logró resultados similares a los obtenidos en trabajos anteriores. Posteriormente se estudió la correlación lineal entre las variables de EA y FA, donde no se encontró correlación entre las mismas, difiriendo así de trabajos anteriores que muestran una correspondencia entre el parámetro PM y el torque en el proceso de taladrado. A continuación su utilizo el procedimiento de componentes principales como una metodología para clasificar los diferentes casos de estudio, no brindando un resultado satisfactorio, lo que posiblemente puede ser atribuido a la no linealidad del proceso estudiado. Finalmente se procedió a utilizar una red neuronal no supervisada, tipo Mapa Auto Organizado para clasificar la información de las diferentes condiciones de desgaste. Como resultado esta red brinda un mapa topográfico donde sitúa las clases diferenciadas en diferentes partes de un mapa en dos dimensiones. La arquitectura de la red fue sucesivamente modificada durante el proceso de entrenamiento, variando la cantidad de neuronas, factores de corrección, épocas de procesamiento etc. hasta conseguir valores de error en la clasificación inferiores al 5 %. Luego se procedió a la etapa de simulación, donde se alimentó a la red con datos diferentes a los de entrenamiento los cuales clasifico de manera satisfactoria. Las simulaciones se realizaron con lotes de datos de varias dimensiones para evaluar el comportamiento general de la misma, logrando una clasificación de las diferentes condiciones de broca en todos los casos. Palabras Clave: Taladrado – Emisión Acústica – Red Kohonen – Análisis de Señales – Monitoreo en línea.