Ocena stanu wrzecion centrów obróbczych na podstawie sygnałów drgań

Niestety nie zawsze posiadamy odpowiedni zbiór danych historycznych sygnałów drgań zawierających wzorce różnych rodzajów awarii. W takim przypadku możemy wykorzystać opisane w rozdziale powyżej wskaźniki oceny stanu wrzeciona. Dzięki SI możliwe jest prognozowanie awarii na podstawie wskaźników oceny stanu. Algorytmy uczenia maszynowego mogą przewidywać, kiedy dany element wrzeciona może ulec awarii na podstawie subtelnych zmian w szeregach czasowych wskaźników. To pozwala na planowanie konserwacji i napraw z wyprzedzeniem, co minimalizuje przestoje i koszty związane z naprawami. Systemy diagnostyczne na urządzeniach brzegowych oparte o SI mogą być integrowane z innymi systemami monitorowania i zarządzania produkcją klasy CMMS. Dzięki temu informacje o stanie technicznym maszyn mogą być łatwo udostępniane innym systemom w fabryce. To pozwala na lepsze zarządzanie produkcją i szybsze reagowanie na ewentualne problemy.

Podsumowanie: wrzeciona i ich drgania jako wskaźnik stanu maszyny

Wskaźniki diagnostyczne stanowią fundamentalne narzędzie do monitorowania i oceny stanu technicznego wrzecion centrów obróbczych. Ich właściwe zastosowanie pozwala na wczesne wykrywanie potencjalnych problemów, minimalizację przestojów maszynowych oraz zapewnienie wysokiej jakości procesów obróbczych. Integracja normy ISO 17243 oraz odpowiednich wskaźników diagnostycznych jest istotnym krokiem w kierunku doskonalenia utrzymania ruchu oraz optymalizacji działania maszyn w przemyśle obróbczym.

Piśmiennictwo

1. Section M.E., Campus G.K., Sabo T.: Theoretical Analysis of Machine Tool Vibrations. „Ijrar”, 5/2018.
2. Rastegari A., Archenti A., Mobin M. Condition based maintenance of machine tools: Vibration monitoring of spindle units. [In:] 2017 Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS) 1-6 (IEEE, 2017). doi:10.1109/RAM.2017.7889683.
3. Serin G., Sener B., Ozbayoglu A.M., Unver H.O.: Review of tool condition monitoring in machining and opportunities for deep learning. „International Journal of Advanced Manufacturing Technology”, vol. 109 at https://doi.org/10.1007/s00170-020-05449-w (2020).
4. Maier W., Kimmelmann M.: Spindle crash ‒ Bearing damages detected by vibration tests. „Journal of Machine Engineering”, 17/2017.
5. Fidali, M.: Diagnostyka drganiowa obrabiarek i procesów skrawania. „Utrzymanie Ruchu”, 3/2020.
6. ISO/TR 17243-1:2014: Machine tool spindles ‒ Evaluation of machine tool spindle vibrations by measurements on spindle housing ‒ Part 1: Spindles with rolling element bearings and integral drives operating at speeds between 600 min-1 and 30 000 min-1
7. ISO/TR 17243-2:2017: Machine tool spindles ‒ Evaluation of spindle vibrations by measurements on non-rotating parts ‒ Part 2: Direct-driven spindles and belt-driven spindles with rolling element bearings operating at speeds between 600 r/min and 30 000 r/min.
8. ISO/TR 17243-3:2020: Machine tool spindles ‒ Evaluation of machine tool spindle vibrations by measurements on spindle housing ‒ Part 3: Gear-driven spindles with rolling bearings operating at speeds between 600 r/min and 12 000 r/min.
9. Oh L., Pitz E., Pochiraju K.: Spindle Condition Monitoring With a Smart Vibration Sensor and an Optimized Deep Neural Network. „Journal of Nondestructive Evaluation, Diagnostics and Prognostics of Engineering Systems”, 6/2023.

mgr inż. Damian Augustyn
Politechnika Śląska
Wydział Mechaniczny Technologiczny
Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn

Galeria