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3 の評価

Dec 18, 2023Dec 18, 2023

Scientific Reports volume 12、記事番号: 16813 (2022) この記事を引用

656 アクセス

メトリクスの詳細

切削条件のオンライン監視はインテリジェント製造において不可欠であり、振動は加工条件を監視するのに最も効果的な信号の 1 つです。 一般に、従来の有線加速度計は、振動を感知するために、工具ホルダーや旋盤ベッドなどの動かないプラットフォームまたは安定したプラットフォームに設置する必要があります。 このような設置方法では、信号がより深刻なノイズ干渉を受け、信号対雑音比が低下するため、貴重な情報に対する感度が低下します。 したがって、この研究では、旋削プロセスを監視するための新しい 3 軸ワイヤレス オンローター センシング (ORS) システムを開発しました。 微小電気機械システム (MEMS) 加速度計センサー ノードは、回転するワークピースまたはスピンドル ローターに取り付けることができ、旋盤システムを変更したり切削手順に干渉したりすることなく、ローター システム全体の振動をより高感度に検出します。 プロセッサ、データ収集、および Bluetooth Low Energy (BLE) 5.0+ モジュールは、振動振幅が ± 16 g 以下の圧電 3 軸加速度計と連携するように開発およびデバッグされました。 一連の旋削試験を実施し、その結果を市販の有線加速度計の結果と比較したところ、ORS システムは有線加速度計よりも効率的かつ高感度にローター システムの振動信号を測定できることが証明され、加工の正確な監視が実証されました。パラメーター。

切断は、最も重要かつ基本的な製造技術の 1 つです1。 切断プロセスのオンライン監視は、生産効率、製品品質、経済性を向上させるために不可欠です。 ただし、信号の取得は最初で最も重要なステップであり、取得された信号の品質がその後のプロセスの精度に直接影響します。 したがって、切断プロセスをオンライン監視するためのインテリジェント監視センサーの開発が重要な課題となっています2。

動的な情報を取得するために、さまざまな間接センサーが使用されています3、4。 ただし、これらのセンサー システムはすべて、通常、データ送信と電源供給用の配線、および特別なデータ収集装置を必要とするため、センサー システムの設置が制限されます。 さらに、商用センサー システムは通常、従来の工場で使用するには高価すぎます。 これらの制限を克服するために、統合センサーの設計と開発が最近、数人の研究者の関心を集めています。

1997 年に、Santochi et al.5 は、旋削加工時の力を測定するために工具シャンク内のセンサー用のひずみゲージを統合した切削工具の新しい概念を説明しました。 Goyal et al.6 は、故障したベアリングの振動信号を感知するための低コストの非接触センサー システムを製造しました。 Albrecht et al.7 は、回転するスピンドルシャフトの変位から切削抵抗を測定する方法を発表しました。 De Oliveira et al.3 と Rizal et al.8 は、新しく設計された力感知要素に取り付けられたハイブリッド ダイナモメーターの機能的なプロトタイプを設計しました。 Liu は、ファイバー ブラッグ グレーティング 9 に基づいて、回転スピンドルに取り付けられたダイナモメーターを設計および構築しました。 ティンら。 ポリフッ化ビニリデンフィルム製の多軸センサーを設計・製作しました10。

最近では、ピエゾセラミック部品の剛性と感度の利点が考慮され、振動制御や切断作業の監視のためのセンサの小型化や集積化に優れた可能性があるため、センサとして使用されています11。 Qin et al.12 は、ピエゾ抵抗微小電気機械システム (MEMS) センサーに基づいて、フライス加工プロセスにおける軸力とトルクを測定するための統合切削力測定システムを設計しました。 Chen ら 13 は、圧電フィルムに基づいて革新的な旋削工具を設計しました。 Drossel et al.14 は、刃先交換式インサートの後ろのフライス工具に直接取り付けられた圧電フィルムセンサーに基づくセンサーコンセプトを発表しました。

動力計に加えて、振動信号は、加工プロセスの監視に使用される最も効果的な信号の 1 つです15。 しかし、振動信号取得のための統合センシングシステムはほとんど研究されていません。 Xie ら 16 と Zhou 17 は、フライス加工プロセスを監視するための統合型無線振動感知ツール ホルダーを開発しました。 ただし、センサーを取り付けるには標準のツールホルダーを改造する必要があります。 Chung ら 18 は、無線 3 単軸 MEMS 加速度計検知システムを開発しました。 しかし、サンプリング周波数はわずか 150 Hz であり、フライス加工プロセスの要件を満たしていませんでした。 Totis et al.19 と Nguyen et al.20 は、旋削プロセスを監視するために工具シャンクに接着されたセンサーを備えたスマート旋削工具を設計しました。 しかし、切削抵抗を測定し、切削工具の構造を変更すればよい。

著者の知る限り、旋盤の切削プロセスを監視するための統合ワイヤレス振動センサーの開発に関しては限られた研究が行われています。 したがって、この研究は、回転プロセスを監視するための新しい 3 軸ワイヤレス オンローター センシング (ORS) 加速度計を開発することを目的としました。この加速度計は、ローター システム全体によって生成される振動信号に対する感度が高いことに加えて、より優れた静的および動的特性を示しました。 。

以下の問題が解決されました。

旋削プロセスを監視するためのワイヤレス振動検知システムが存在しない。

旋削工具や旋盤に関する問題を再設計し、再組み立てします。

振動信号に基づくシステムの動特性の解析が不十分。

本研究では、旋削加工や加工条件(工具の磨耗状況や工具インサートの欠損発生状況など)をモニタリングするためのORSシステムを利用し、測定範囲±16gで3軸の振動信号を同時に測定できる新しいワイヤレス振動モデルを開発しました。 圧電加速度計は、ツール ホルダーや機械を改造することなく、ワークピースの一端に取り付けられた設計されたセンサー デバイスに統合されました。

3 軸 ORS システムの概略図を図 1 に示します。ハードウェア モジュールには、センシング ユニットとしての 3 軸加速度計、データ処理ユニットとしてのプロセッサ、およびパッキングおよび送信ユニットとしての BLE チップ モジュールが含まれています。 リチウム電池が回路に電力を供給しました。 感知された加速度信号は、WIFIまたはBluetoothを通じてAPPまたはクラウドに送信されました。

ORS システムの概略図。

ADXL345 は、安定したパッケージング技術と \(290ug/\sqrt{Hz}\) 未満の低ノイズ性能、および低消費電力と低コストを提供する 3 軸 MEMS 加速度計です。 ADXL345のサンプリングレートは3200Hz、通信帯域幅は1Mbpsです。 ADXL345 のその他のパラメータは、「ORS のアセンブリ」にリストされています。

図3に示すように、処理ユニット基板とバッテリーを円筒シェルに一体化しました。センシングユニットは円筒シェルの底部中央に取り付けられ、処理ユニットから分離され、振動による本体への影響を低減しました。プロセッサーボードとバッテリー。 円筒形のシェルは ABS 樹脂を使用した 3D プリンティング技術を使用して製造されており、BLE 5.0 の高い伝送品質を確保しています。 シェルにはスイッチボタンと充電インターフェースポートがあり、ボルトを締めることによって接続ボードに組み立てられました。 センサとワークの接続には接続スリーブを使用し、ボルトを締め付けて行いました。 その結果、ワイヤレス 3 軸 ORS 全体がターゲット ローター システムと一緒に回転し、オンラインの振動情報を取得できます。

図 2 に示すように、センシング ユニットはプロセッサに接続され、別のプリント基板 (PCB) に統合されました。長方形の MEMS 加速度計は、PCB の中心に配置されるように設計されていませんでした。

センサー システムの構成されたコンポーネント。

アナログ デジタル コンバータを介してデジタル化された信号は、Bluetooth LE、Bluetooth メッシュ、Thread、Zigbee などの完全なプロトコル同時実行性を備えた 32 ビット ARM® Cortex™-M4 CPU 上に構築された nRF52840 プロセッサに送信されました。 現在の構成では、デジタル信号は Bluetooth LE 5.0 を介して最大 1 Mbps のシリアル ポート ボー レートで送信されました。

データ処理ユニットは主に、MEMS センシング ユニットからのデジタル信号の受信、保存、パッケージ化、送信を担当しました。 一方、Arduinoをベースにして16進数データを10進数に変換するインテリジェントホストソフトウェアが開発されました。 3 軸システムの振動信号が抽出され、周波​​数解析が実行され、時間領域と周波数領域の両方で最終的な振動信号が APP に表示されました。

データプロセッサとワイヤレス伝送モジュールは両面 PCB 上に統合され、構造サイズを縮小し、設置を容易にしました。 システム全体の電力供給には 3.7 V リチウム バッテリー パックが使用されました。 ORS の構成コンポーネントを図 2 (表 1) に示します。

図3に示すように、処理ユニット基板とバッテリーを円筒シェルに一体化しました。センシングユニットは円筒シェルの底部中央に取り付けられ、処理ユニットから分離され、振動による本体への影響を低減しました。プロセッサーボードとバッテリー。 円筒形のシェルは ABS 樹脂を使用した 3D プリンティング技術を使用して製造されており、BLE 5.0 の高い伝送品質を確保しています。 シェルにはスイッチボタンと充電インターフェースポートがあり、ボルトを締めることによって接続ボードに組み立てられました。 センサとワークの接続には接続スリーブを使用し、ボルトを締め付けて行いました。 その結果、ワイヤレス 3 軸 ORS 全体がターゲット ローター システムと一緒に回転し、オンラインの振動情報を取得できます。

構造モデルの 3 次元図: (a) アセンブリ構造と (b) 物理的外観。

センシングユニットの重量はわずか0.6g、処理ユニットの重量は約4.2gでした。 すべてのコンポーネントを 3D プリントされた円筒形のシェルに組み立てると、接続ボードを含む ORS の総重量は 87 g でした。 ORS の重量は旋盤の主軸システムの重量に比べて比較的軽く、接続スリーブを介してワークピースの一端に軸方向かつ対称に取り付けられました。 したがって、センサーの設計と設置は、スピンドル システムの動的アンバランスにはほとんど影響しませんでした。

スピンドル ローター システムに取り付けられた ORS の出力を調べるために、図 4 に示すように 3 つのデカルト座標系が定義されました。\(XYZ\) はローター システムの固定フレームの座標であり、回転オブジェクトのリファレンス。 \({X}_{O}{Y}_{O}{Z}_{O}\) は、切削力の影響下での回転軸の静的曲げ変形動的振動による回転座標です。図4aに示すように。 回転軸の中心は \({O}_{0}\) に移動し、動的振動は \(\ddot{x}(t),\ddot{y}(t)\) で表されます。固定座標系 \(XYZ\)。 \(UVW\) は回転座標でもあり、角速度 \(\omega\) での回転中に ORS の正の出力と位置合わせされました。 MEMS 加速度計はワークピースの端に取り付けられ、\(Z\) 方向に垂直な初期位相 \({\theta }_{0}\) を持ち、その V 方向は半径方向に向けられ、U 方向を向いていると仮定されました。 - 接線方向。 さらに、ORS はワークピースの一端に軸方向かつ対称に取り付けられていたため、\(r\) のオフセットがありましたが、MEMS 加速度計は PCB の中心に配置されるように設計されていませんでした (図 2)。

(a) ワークピースの一端に ORS が取り付けられたスピンドル ローター システム、および (b) ローター システム内の MEMS センサーの出力解析。

図4bに示すように、遠心加速度 \({a}_{c}\) と半径方向および接線加速度計 \({a}_{t}\) の両方が、それぞれ V 方向と U 方向。 さらに、MEMS 加速度計の原理から、一般的に重力場では地球の重力とは逆方向の 1.0 g の加速度を感知することが知られています。 これは、システムが回転しているかどうかに関係なく、常に垂直上向きに 1.0 g の加速度が存在することを意味します。 したがって、ORS の出力は次のようになります。

ここで、\({a}_{t}\) と \({a}_{c}\) は次のように表現できます。

次に、式の行列形式は次のようになります。 (1) は次のとおりです。

式 (3) は、測定された信号が加速度で構成されていることを示しています。加速度は、機械加工操作によるローター システムの回転の動的特性と重力加速度の成分を反映しています。 後者は望ましい信号ではないため、切断状態を識別するための適切なローターの動的信号を強化するには削除する必要があります21。

ローターが時変角速度 \(\omega\) で回転すると仮定すると、 \(\omega ={\omega }_{0}+{\omega }^{^{\prime}}\) のようになります。 \({\omega }_{0}\) は定常角速度、\({\omega }^{^{\prime}}\) は速度の変動成分です。 この場合、向心加速度 \({a}_{c}\) と接線加速度 \({a}_{t}\) は次のように書くことができます。

ローターの角速度の動的変動 \({\omega }^{^{\prime}}\) は定常角速度 \({\omega }_{0}\) に比べて大幅に小さいためです。の場合、二次項 \(r{{\omega }^{^{\prime}}}^{2}\) は無視できます。 したがって、動的向心加速度 \({a}_{c}^{^{\prime}}\) は次のように近似できます。

さらに、動的角速度は周期的であると考えられ、次のようにフーリエ級数として拡張できます。

ここで、 \({A}_{n}\) と \({\varphi }_{n}\) は、それぞれ n 次高調波の振幅と位相です。

最後に、動的向心加速度 \({a}_{c}^{^{\prime}}\) と動的接線加速度 \({a}_{t}^{^{\prime}}\) を表すことができます。次のような高調波成分の組み合わせとして。

\({X}_{O}{Y}_{O}{Z}_{O}\) 座標系では、\(\omega t\) は次のように表すことができます。

ここで \({\theta }_{0}\) は初期段階であり、3 番目の成分は最初の 2 つの成分と比較して無視できます。 その後、式(1)に示すように、時間とともに変化する動的振動が計算されます。 (3) は次のように並べ替えることができます

式から (9)、再構成された動的加速度 \(\ddot{u}\left(t\right)\) と \(\ddot{v}\left(t\right)\)、\(\mathrm{それぞれ}、 \) は U 軸と V 軸に投影され、\(\ddot{x}\left(t\right)\) と \(\ddot{y}(t) の動的振動の 2 つの成分で構成されます。 \) は切断操作に関連し、動的遠心力 \({a}_{c}^{^{\prime}}\) と接線加速度 \({a}_{t}^{^{\prime} }\)。 振動信号にフーリエ変換を実行するときは、重力加速度成分の投影を除去する必要があります。これにより、動的向心加速度の意味のある振動信号を再構築できるようになります \({a}_{c}^{^{\prime }}\)、動的接線加速度 \({a}_{t}^{^{\prime}},\) および動的振動 \(\ddot{x}\left(t\right)\), \( \ddot{y}(t)\) 機械加工によるものです。 ローターシステムの加速度信号を再構成する手順は次のとおりです。

フーリエ変換後のローター システムの回転周波数の位置を計算して決定します。

回転周波数での X 方向と Y 方向の投影の両方で、複素領域の振幅から 1.0 g を減算します。

逆フーリエ変換を使用して時間領域信号を再構成します。

主軸チャックアセンブリが加工ワークの力学に無視できない影響を与えることを考慮し、主軸、歯車、チャック、ワークから構成される多自由度システムを有限要素法によって確立しました。フロントベアリンググループは、DBB に取り付けられた 2 つの NSK 51214 ベアリングと NSK 32014 ベアリングで構成されています。 後部軸受は、NSK NN3019K 型の複列円筒ころ軸受です。 軸受の主なパラメータを表 2 に示します。剛性は以前の研究 24 で述べられた理論的方法を使用して計算され、表 3 に示されています。

スピンドルローターシステムの有限要素モデル。

表 4 は、スピンドル ローター システムのモーダル結果をまとめたものです。 約 46 Hz、350 ~ 450 Hz、750 ~ 900 Hz、および 1000 ~ 1200 Hz の 4 つの周波数帯域が観察されました。

図 5 に示すように、スピンドルロータ系は軸対称であり、その動特性は X 方向と Y 方向で同一であると仮定されます。 \({F}_{x}\) と \({F}_{y}\) は、それぞれ X 軸と Y 軸上の切削抵抗の投影です。 接線力 \({F}_{x}\) は主要な切削力であり、合成切削力の 95% 以上を占めますが、ラジアル力 \({F}_{y}\) はそれより少ない力を占めます10%よりも。 このため、スピンドルロータの中心はX方向に若干の横揺れを示す。 スピンドル ローター システムの動的軌道は、標準的な円形または楕円形の軌道と比較して大幅な変動を示します。

切削力によって励起される主軸ロータ系の対応する力学方程式は次のように表されます。

ここで、 \(m,\) \({\omega }_{n},\) と \(\zeta\) はそれぞれシステムの等価質量、固有振動数、減衰比です。 \(F(t)\) は、瞬間的な半径方向の切削抵抗を示します。 \({F}_{\sigma }\left(t\right)\) は、機械システムの確率的共振を引き起こす可能性がある、機械加工における摩擦または不確実性による確率的切削抵抗です。

接線方向切削抵抗 \(F(t)\) は、経験式 25 を使用して求めることができます。

ここで、 \({K}_{c}\) は工具とワークの材質および切削パラメータに関連する係数、 \(h\left(t\right)\) は実際の切削厚さ、または切削の深さ、\(w(t)\) は実際の切削幅、\(q\) は実験的に決定できる指数を示します。 \(h\left(t\right)\) と \(w(t)\) のパラメータは、XOZ 平面内の振動の瞬間的な変動に関連しており、次のように表すことができます。

ここで、項 \({x}_{0}\) と \({z}_{0}\) はそれぞれ元の切削深さと切削幅です。 \(x(t)-x(t-\frac{2\pi }{\omega })\) は半径方向の振動によって生じる動的切りくず厚さの変動を表し、\(z(t)-z\left( t-\frac{2\pi }{\omega }\right)\) は、軸方向の振動によって生じる瞬間的な切りくず幅の変動です。

方程式から。 式 (9)、(10)、および (12) から、切込み深さ、切削抵抗、軸軌道などの切削パラメータの一時的な変動は、ORS が感知する加速度の変動を通じて反映される可能性があることが知られています。

ORSから取得した振動信号の実際の加工における性能を検証するため、万能横形旋盤(CZ6132A)による旋削実験を実施しました。 図 6 に示すように、ORS と従来の有線加速度センサーの両方がデータ収集に使用されました。ORS は、3 つ爪チャックの穴を通して配置されたワークピースの一端に取り付けられ、その振動信号は、電話または他のインテリジェント端末上の APP に送信されます。 ただし、有線加速度計 (YMC Piezotronics Inc 製の感度 10.2 m2/s の 122A200) は、100 kHz のサンプリング レートでツール ホルダーに固定されました。 他の切断パラメータを表 5 に示します。

実験的なセットアップ。

図6に示すように、開発したORSはX、Y、Z方向に投影された振動信号を直接感知することができます。 しかし、単軸有線加速度計ではラジアル切削力方向の振動しか観測できず、主軸ロータの動特性を捉えることができませんでした。 ワークピースは 21.9 mm から 10 mm まで加工されました。 旋削実験は継続的に実行され、実験データはカットごとに記録されました。 次に、ワークピースが約 10 mm に切断されるまで、次の層の切断に移動しました。

図 7 は、切削深さが 0.5 mm の場合に、0.4 秒の時間領域で ORS と有線加速度計から収集された振動信号の比較を示しています。 図 8 は、「加速度信号の再構成」で説明した手順に従って再構成した後の同じ信号を周波数領域で示しています。

時間領域での振動信号の比較。

周波数領域での振動信号の比較。

図 8 に示す ORS からのスペクトルは、主に 18 Hz のスピンドル回転周波数によって変調されており、この周波数は機械加工振動によって生成される振幅よりも大幅に大きくなっています。 逆に、有線加速度計から収集されたこの信号結合はノイズにかき消されました。 かなり大きな振幅を持つ 3 つの明らかな周波数帯域があり、ランダム信号によって励起された共振現象を示しています。 共振周波数帯域は 350 ~ 480 Hz、600 ~ 700 Hz、および 1000 ~ 1200 Hz の範囲であり、FEM の結果と一致しました。 これら約 680 Hz の振動は、有線加速度計によってのみ検出されました。 このスペクトルは、自由端でのワークピースの横振動 (表 4 に示し、「スピンドル ローター システムのモーダル解析」で説明) を表しており、自由端の横のツール ホルダーに取り付けられた有線加速度計によってのみ捕捉できます。ワークピース。 一方、ORS はクランプ端に固定され、チャックホールドに置かれます。

軸軌道はローター軸の運動軌跡であり、通常、互いに 90°の角度をなす 2 方向の変位信号で構成されます。 以上のように、開発した ORS は 3 方向の加速度を感知し、ローター系と一体となって回転するため、有線加速度センサーに比べてスピンドルローターの軌道を描きやすくなりました。 さらに、軸軌道はローターシステムの動作状態を直接反映することができ、ローター状態の監視や故障診断に広く使用されています26。 この現象に基づいてスピンドルロータ系の軌道を計算すると図9のようになります。

スピンドルローターの軌道。

前述のように、1.0 g の重力を除去し、時間領域で加速度データを再構成した後、フーリエ変換後の回転周波数をフィルターするためにチェビシェフ フィルターが使用されました。 次に、X 方向と Y 方向の加速度データが周波数領域に統合されました。 図9に示すように、対応する軌跡は、準周期運動と同様の非反復回路を示します。

図 9a(1) ~ (4) は切り込み深さ 0.5 mm の軌道、b(1) ~ (4) は切り込み深さ 1.0 mm の軌道、c(1) ~ (4) は切り込み深さ 1.0 mm の軌道を示します。切込み深さ1.5mmの軌道。 図(1)~(4)に示すように、切削加工中に直径が減少する様子をシミュレーションしています。 軸軌道の変動はワーク径が小さくなるほど大きくなります。 さらに、切削の深さが深くなるほど、軌道がより楕円形で無秩序になることが示されており、軌道を通じて切削パラメータを認識できることを示しています。

切断プロセスを監視し、異なる切断深さを認識するために、「ORS と有線加速度計からの信号の比較」で説明したスペクトル特性に基づいて 2 つのバンドパス フィルターが採用されました。 ORS によって収集された振動信号について、第 1 の共振周波数帯域は衝撃試験の結果と一致する 200 ~ 600 Hz に設定され、第 2 の共振周波数帯域は 800 ~ 1200 Hz に設定されました。 有線加速度計によって収集されたデータの場合、2 つのバンドパス フィルターが 400 ~ 800 Hz と 7000 ~ 8500 Hz に個別に設定されました。これは、ORS からのデータよりも大幅に大きいです。

バンドパス周波数フィルターを適用した後、各カットで二乗平均平方根 (RMS) が計算されました。 図 10 は比較結果を示しています。この結果は、ORS からの振動信号によって異なる切り込み深さが認識され、両方とも第 1 および第 2 の共振周波数バンドパス フィルターによってフィルター処理されることを示しています。 対照的に、有線加速度計からの振動データは異なる切込み深さを区別せず、提案された ORS が傾向の変化にもかかわらずより効果的であることを示しました。

異なる切り込み深さでの RMS。

データの傾向が異なる主な理由は、センサーの取り付け位置の違いでした。 有線加速度計はツール ホルダーに取り付けられていたため、振動信号はツール ホルダー システム全体の影響を大きく受けました。 ただし、ORS はワークピースに取り付けられ、スピンドルと同期して回転しました。 したがって、スピンドルシステムの影響を受けました。 結論として、2 つのセンサーの外部振動励起と動的特性が異なるため、結果は異なる傾向を示しました。

これらの結果は、開発した振動測定 3 軸 ORS システムが、さまざまな切り込み深さでの振動信号の変化を有線加速度計よりも効果的かつ高感度に検出できることを証明しました。

この研究では、旋削プロセスを監視するための新しい 3 軸無線オンローター振動感知システムが開発されました。 次に、ORS MEMS 加速度計の出力に基づいて、複素領域の振幅から 1.0 g を差し引いた後、逆フーリエ変換を使用して振動信号を再構築しました。 さらに、一般に、万能横型旋盤で旋削実験を実施し、ORS から取得した振動信号の性能を検証し、市販の有線加速度計からの結果と比較しました。 いくつかの結論を以下に要約します。

この研究では、切削加工機の一般的な要件を満たす 3200 Hz のサンプリング レートを備えた、旋削加工モニタリング用の新しい 3 軸ワイヤレスが開発および構築されました。

センシングシステムはワークピースの一端に取り付けることができるため、旋盤システムに変更を加えたり、切削手順に干渉したりすることなく、切削パラメータおよびローターシステム全体に対する感度が高くなります。

加工実験では、開発した ORS が市販の有線加速度計よりも効率的かつ高感度にローター システムの振動信号を測定できることがわかりました。

これらの旋削実験では、X 方向と Y 方向の加速度データのみが分析されましたが、3 軸 ORS の 3 方向の振動信号は、穴あけ手順などのより複雑な加工システムに適用できます。 将来的には、さらなる切削条件の認識や加工プロセスの監視を目的として、製造機械システムにさまざまなセンサーを開発および統合することに焦点を当てた研究が行われます。

さらに、現在の ORS には、通信帯域幅が広く、消費電力が大きいなどのいくつかの制限があります。 これらの問題に対処するために、エネルギーハーベスティング システムとエッジ コンピューティングをさらに検討していきます。 これにより、処理装置上でデータ処理や特徴解析を行い、その結果のみをAPPに送信することで、データ通信量、帯域幅、消費電力を削減し、オンライン監視を実現します。 さらに、バッテリ充電の問題を解決するために、バッテリ充電を可能にする効果的なエネルギーハーベスタ方式のプロトタイプに関する研究を行っています。 ワイヤレス ORS システムは、将来的には自己給電型になることが期待されています。

研究中に使用および分析されたデータセットは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

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この研究は、中国国家自然科学財団 (助成金番号 52175108)、広東省科学技術局 (番号 2020KTSCX188)、および北京市科学技術プロジェクト (番号 Z201100008320004) の支援を受けました。

北京工業オートメーション学院、珠海、519088、中華人民共和国

春麗&浙江鄒

効率およびパフォーマンス エンジニアリング センター、ハダースフィールド大学、ハダーズフィールド、HD1 3DH、英国

春麗、Zhejiang Zou、ロバート・カトリー & アンドリュー・D・ボール

太原理工大学機械工学部、山西省、030024、中華人民共和国

カイボ・ルー

北京情報科学技術大学機械電気工学部、北京、100192、中華人民共和国

ワン・ホンジュン

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CL はセンサー構造を設計し、センサー実験を担当し、原稿の本文を執筆しました。 ZZはセンサー部品の加工と実験結果の解析、図の作成を担当しました。 KL は、完全な作品の完全性と原稿提出の最終決定に責任を負いました。 WHはセンサーの開発を後援した。 RC はデータの批判的なレビューと解釈を担当しました。 AB は原稿執筆と分析を監督しました。 著者全員が原稿をレビューしました。

浙江鄒への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Li、C.、Zou、Z.、Lu、K. 他。 加工プロセス監視のための 3 軸オンローターセンシング性能の評価: ケーススタディ。 Sci Rep 12、16813 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-21415-w

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受信日: 2022 年 6 月 30 日

受理日: 2022 年 9 月 27 日

公開日: 2022 年 10 月 7 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-21415-w

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