Online Chatter Detection for Milling Operations Using LSTM Neural Networks Assisted by Motor Current Signals of Ball Screw Drives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For certain combinations of cutter spinning speeds and cutting depths in milling operations, self-excited vibrations or chatter of the milling tool are generated. The chatter deteriorates the surface finish of the workpiece and reduces the useful working life of the tool. In the past, extensive work has been reported on chatter detections based on the tool deflection and sound generated during the milling process, which is costly due to the additional sensor and circuitry required. On the other hand, the manual intervention is necessary to interpret the result. In the present research, online chatter detection based on the current signal applied to the ball screw drive (of the CNC machine) has been proposed and evaluated. There is no additional sensor required. Dynamic equations of the process are improved to simulate vibration behaviors of the milling tool during chatter conditions. The sequence of applied control signals for a particular feed rate is decided based on known physical and control parameters of the ball screw drive. The sequence of the applied control signal to the ball screw drive for a particular feed rate can be easily calculated. Hence, costly experimental data are eliminated. Long short-term memory neural networks are trained to detect the chatter based on the simulated sequence of control currents. The trained networks are then used to detect chatter, which shows 98% of accuracy in experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».