EXTRACCIÓN DE RASGOS DE LAS SEÑALES PARA LA MONITORIZACIÓN INDIRECTA DE LA HERRAMIENTA EN EL MICROTALADRADO

Autores/as

  • GERARDO BERUVIDES LOPEZ
  • RAMON QUIZA SARDIÑAS
  • RAUL DEL TORO MATAMOROS
  • RODOLFO HABER GUERRA

Palabras clave:

microtaladrado, monitorización de estado de la herramienta, extracción de rasgos, transformada rápida de Fourier, transformada de Hilbert Huangmicrodrilling, tool condition monitoring, feature extraction, fast Fourier transform, hilbert-Huang transform

Resumen

RESUMEN: Introducción. En el artículo se presenta un estudio de las señales de un proceso de microtaladrado con el objetivo de extraer rasgos que puedan ser asociados con el estado de la herramienta, como base para el posterior desarrollo de un sistema de monitorización indirecto de la herramienta de corte. Materiales y métodos. Se analizó el microtaladrado de una aleación de wolframio-cobre. Se midieron en proceso las señales de fuerza y vibraciones. Se llevaron a cabo cinco agujeros, consecutivamente, para cada uno de los cuales, además de las señales anteriormente mencionadas, se midieron la temperatura y la variación dimensional de la herramienta. Resultados. A todas las señales medidas se les aplicó estadígrafos temporales, la transformada rápida de Fourier y la transformada de Hilbert-Huang. Se obtuvieron un conjunto de rasgos, con vistas a correlación la cantidad de agujeros realizados con el comportamiento de las variables analizadas. Discusión. Los rasgos extraídos a través de los estadígrafos temporales no mostraron ninguna correlación perceptible con el nivel de uso de la herramienta. En cambio, la transformada rápida de Fourier y la transformada de Hilbert-Huang ofrecieron resultados muy prometedores ya que los rasgos analizados sí mostraron una relación con la cantidad de agujeros elaborados. Sin embargo, los resultados no son definitivos ya que el número de experimentos fue reducido y se requiere continuar con la investigación para lo cual se propone, como desarrollo futuro del trabajo, la integración de diferentes señales a través del uso de técnicas de inteligencia artificial o sistemas neuro-borrosos.

Publicado

2013-07-01

Número

Sección

ARTICULOS