• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
teknoversite
Öğe Göster 
  •   DSpace Ana Sayfası
  • Fakülteler
  • Havacılık ve Uzay Bilimleri Fakültesi
  • Havacılık ve Uzay Mühendisliği
  • Makale Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace Ana Sayfası
  • Fakülteler
  • Havacılık ve Uzay Bilimleri Fakültesi
  • Havacılık ve Uzay Mühendisliği
  • Makale Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

A Multistage Cutting Tool Fault Diagnosis Algorithm for the Involute form Cutter Using Cutting Force and Vibration Signals Spectrum Imaging and Convolutional Neural Networks

Thumbnail

Göster/Aç

Tam Metin / Full Text (2.323Mb)

Tarih

2021

Yazar

Küçükyıldız, Gürkan
Demir, Habibe Gürsoy

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Kucukyildiz, G., Demir, H.G. (2021). A Multistage Cutting Tool Fault Diagnosis Algorithm for the Involute form Cutter Using Cutting Force and Vibration Signals Spectrum Imaging and Convolutional Neural Networks. Arab J Sci Eng. https://doi.org/10.1007/s13369-021-05709-1

Özet

In a machining system, tool condition monitoring systems are required to get a high-quality product and to prevent the downtime of machine tools due to tool failures. For this purpose, tool condition monitoring systems have become very important during the years since the mechanical faults can cause high cost. This study introduces a multistage cutting tool fault diagnosis method to detect the presence and level of the involute form cutter faults on the by the cutting force and vibration signal analysis. Therefore, different fault levels (low, medium and high) were generated on the involute form cutter as a tool breakage. During the experiments, the cutting force, vibration and acoustic signals were gathered with three different feed rates for each fault level. The gathered signals were processed by a multistage signal processing algorithm developed in the MATLAB environment. As an initial step, the continuous wavelet transform of the obtained signals was taken and saved as an image by the developed algorithm. After that, a convolutional neural network model is trained and tested by using the obtained images. The developed algorithm firstly checks the presence of the cutting tool fault. Once the algorithm labels the cutting tool is damaged, it then checks the damage level of the cutting tool fault. It is observed from the results, cutting force analysis is sufficient for the detection of cutting tool fault. On the other hand, the cutting force signal analysis is insufficient to detect the damage level of the cutting tool. Therefore, the vibration signal analysis is required to detect the damage level of the cutting tool. Results prove that, by the vibration analysis, the developed algorithm could detect not only the presence of the damage on the cutting tool but also the damage level. The results of the algorithm for each stage and signal are given in the results section.

Kaynak

Arabian Journal for Science and Engineering

Bağlantı

https://doi.org/10.1007/s13369-021-05709-1
https://hdl.handle.net/20.500.12508/1719

Koleksiyonlar

  • Araştırma Çıktıları | Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [1419]
  • Araştırma Çıktıları | Web of Science İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [1457]
  • Makale Koleksiyonu [19]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@İSTE

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo
Dergi Adı / ISSN Yayıncı

Exact phrase only All keywords Any

Başlık İle Başlar İçerir ISSN


Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreBölüme GöreYayıncıya GöreKategoriye GöreDile GöreErişim ŞekliİSTE Yazarına Göreİndekslendiği Kaynaklara GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreBölüme GöreYayıncıya GöreKategoriye GöreDile GöreErişim ŞekliİSTE Yazarına Göreİndekslendiği Kaynaklara Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || İskenderun Teknik Üniversitesi || OAI-PMH ||

İskenderun Teknik Üniversitesi, İskenderun, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
İskenderun Teknik Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@İSTE:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.