Monitoring of Tool Vibration in the Milling of Ti6Al4V with MEMS Accelerometer

Abstract

The aim of machining is having maximized tool life with short spans of machining white maintaining high value of production, high quality standards and low production costs. The importance of fault detection and estimation is crucial for reaching these aims. One of the best methods of error detection and estimation available today is the analysis of vibration perceived using accelerometers. The vibrations caused by milling a part, effects the surface quality negatively. Simultaneous detection of the vibrations will allow correction of machining defects before these defects took place. In this study, using an innovative technology a smart tooling system has been developed which can detect vibrations of the tool-tip simultaneously during milling. This system includes the Micro Electro-Mechanical System (MEMS) vibration sensor used for vibration detection at the end of the cutting tool, the Zigbee module for wireless data communication, the microcontroller card for controlling the system, and the desktop software developed for retrieving, storing and testing the feed group and data. The data that is gained through the micro electro-mechanic system's (MEMS) accelerometer, which is embedded inside the tool, is transferred to a computer via wireless method. With the developed software, the received data can be simultaneously tracked, recorded and data analyzed. After the system is brought to the usable level, it is calibrated by the performed tests. The importance of this study lies in the smart tooling system which is very small, cheap to produce, energy efficient, can be implemented in rotational moving parts and very reliable and problem free. It has been thought that the increase in the usage of these systems in the manufacturing industry can lead to easier detection of the problems which will then be used for developing the solution ideas that will increase the quality of manufacturing processes in short spans of time.

Keywords

• Machining,MEMS accelerometer,Intelligent cutting tool system,Wireless data transmission

Ti6Al4V Malzemesinin Frezelenmesi’nde Oluşan Takım Titreşiminin MEMS İvme Sensörü ile İzlenmesi

Öz

Talaşlı imalatın hedefi maksimum takım ömrü, kısa üretim zamanı ve az maliyetle, iyi kalitede yüksek üretim miktarı elde etmektir. Bu hedefe ulaşmak için hata tespit ve tahmini büyük öneme sahiptir. Hata tespiti ve tahmini konusunda günümüzde mevcut olan metotların en iyilerinden birisi ivmeölçerler kullanılarak algılanan titreşimin analizidir. Frezeleme anında oluşan mekanik titreşimler, işlenen parçanın yüzey kalitesinin bozulmasına sebep olmaktadır. Bu titreşimleri algılamanın eşzamanlı yapılması, hata oluşmadan önlemlerin alınabilmesine olanak sağlayacaktır. Yapılan bu çalışmada yenilikçi bir teknoloji kullanılarak, frezeleme esnasında takım ucunda meydana gelen titreşimlerin eş zamanlı izlenmesinde kullanılacak bir akıllı takım sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem; kesici takım ucundaki titreşimi algılamada kullanılan Mikro Elektro-Mekanik Sistem (MEMS) titreşim sensörü, kablosuz veri haberleşmesini sağlayan Zigbee modülü, sistemi kontrol eden mikrodenetleyici kartı ile besleme grubu ve verilerin alınması, saklanması ve test edilmesi için geliştirilen masaüstü yazılımını içermektedir. Çalışma kapsamında geliştirilen akıllı sistemde takım içerisine yerleştirilmiş olan MEMS ivme sensöründen elde edilen titreşim verileri, kablosuz veri iletim modülleri kullanılarak, uzaktaki bir bilgisayara aktarılmıştır. Geliştirilen yazılımla, alınan veriler eşzamanlı olarak izlenebilmekte, kayıt altına alınabilmekte ve veri analizleri yapılabilmektedir. Sistem kullanılabilir seviyeye getirildikten sonra yapılan teslerle kalibre edilmiştir. Geliştirilen akıllı takım sisteminin minyatür boyutta, düşük maliyetli, düşük güç tüketimli olması, dönen aygıtlara takılabilmesi ve sorunsuz çalışması bu çalışmanın önemini göstermektedir. Bu sistemin takım tutucu başlık üzerine sabitlenmiş olması ve kablosuz veri alışverişine izin vermesi, kesici takım hangi açıda olursa olsun veri gönderiminin kesilmemesini sağlamaktadır. Bu tip akıllı sistemlerin imalat sanayinde kullanımının yaygınlaşmasının, imalat esnasında oluşan sorunların daha kolay tespit edilebilmesinde ve bu sayede üretim sürecinin hızla iyileştirilmesine yönelik çözüm önerilerinin sunulmasında faydalı olabileceği düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Talaşlı imalat,Akıllı takım sistemi,Mikro elektro-mekanik sistem (MEMS),Kablosuz veri iletimi

Kaynakça

1. Anolog Devices, ADXL78 Accelerometer Data sheet, Retrived from www.analog.com/static/ADXL78.pdf
2. Bayılmış, C., Ertürk, İ. & Çeken, C. (2004). Kablosuz Bilgisayar Ağlarının Karşılaştırmalı İncelemesi, Politeknik Dergisi, 7(3), 201-210.
3. Beeby, S., Ensell, G., Kraft, M., White, N., & Sensors, M. M. (2004). MEMS Mechanical Sensors, Artech House Inc. Boston, London.
4. Callaway, E., Gorday, P., Hester, L., Gutierrez, J. A., Naeve, M., Heile, B., & Bahl, V. (2002). Home networking with IEEE 802.15. 4: a developing standard for low-rate wireless personal area networks. IEEE Communications magazine, 40(8), 70-77.
5. Che-Haron, C. H., & Jawaid, A. (2005). The effect of machining on surface integrity of titanium alloy Ti–6% Al–4% V. Journal of materials processing technology, 166(2), 188-192.
6. Çalış, H. (2000). Endüstriyel Tesislerde Kullanılan Durum İzleme Metotlarının Değerlendirilmesi, Elektrik-Elektronik-Bilgisayar Müh. Sempozyumu, 160-164, Bursa.
7. Çetin, H. E. (2009). Kablosuz Sensör Ağlarının MicaZ Tabanlı Biyomedikal Uygulaması (Doctoral dissertation, Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniversitesi, İzmir-Türkiye).
8. Çolak, O. (2006). CNC freze tezgahı için kesme parametrelerinin akıllı yöntemlerle elektronik ortamda optimizasyonu (Doctoral dissertation, Fen Bilimleri Enstitüsü, Süleyman Demirel Üniversitesi).

9. Dölen, M , Kaplan, H . (2002). Mikro Elektro Mekanik Sistemler, Genel Bir Tanıtım. Makina Tasarım ve İmalat Dergisi , 4 (3) , 173-185 .
10. Erbay, B. L., İnal, L. & Öztürk, M. M. (2006). Akışkan Mikromekanik Sistemler, Mühendis ve Makine, 47(556).
11. Ercan, T. (2010). Duyarga Ağların Kurtarma Birimleri Tarafından Kullanımına İlişkin Bir Modelleme. III. Ağ ve Bilgi Güvenliği Sempozyumu, Ankara.
12. Ergen, S. C. (2004). ZigBee/IEEE 802.15. 4 Summary. UC Berkeley, September, 10, 17.
13. Erkmen, A. (2004). Vizyon 2023 Projesi Mekatronik Strateji Grubu, Mekatronik Strateji Raporu, Tubitak, Ankara.
14. Erol, Y. & Serhatlıoğlu, M. (2011). Adxl320 İvme Sensörü ile Dijital Su Terazisi Tasarımı, Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Sempozyumu, 41-45s, Elazığ,
15. Ertekin, Y. M., Kwon, Y., & Tseng, T. L. B. (2003). Identification of common sensory features for the control of CNC milling operations under varying cutting conditions. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 43(9), 897-904.
16. Erturk, A. (2009). Electromechanical modeling of piezoelectric energy harvesters (Doctoral dissertation, Virginia Tech).
17. Eynian, M., & Altintas, Y. (2009). Chatter stability of general turning operations with process damping. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 131(4).
18. Güler, M. (2007). Giyilebilir algılayıcılar ile yaşamsal verilerin ölçülmesi iletilmesi ve görüntülenmesi (Doctoral dissertation, Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü).
19. Işık, Y. (2004). Talaşlı İmalatta On-Line Takım Durumu İzleme Yöntemleri. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 9(1).
20. Kadıoğlu, T. & Dinçer, H. (2008). İvme Sensörü Uygulaması, ELECO'2008 Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, Bursa.
21. Kahveci, S., Türk, K., & Kaya, İ. (2004). IEEE 802.15. 4 Zigbee Standardının 2.4 GHZ ISM Bandında Kapasite Analizi. URSI (Union Radio Science Internationale) Türkiye Ulusal Komitesi, URSI-TÜRKİYE'2004 Bilimsel Kongresi, 170-172.
22. Lee, K. Y., Kang, M. C., Jeong, Y. H., Lee, D. W., & Kim, J. S. (2001). Simulation of surface roughness and profile in high-speed end milling. Journal of Materials Processing Technology, 113(1-3), 410-415.
23. Nagar, N., & Biagioni, E. S. (2002, June). Open Issues in Routing Techniques in Ad Hoc Wireless Sensor Networks. In PDPTA (pp. 1867-1873).
24. Nichols, J., S. (2009). Design and application of a wireless torque sensor for CNC milling, (Master's Theses and Capstones, University of New Hampshire), 452.
25. Orhan, S. (2002). Rulmanlarla yataklanmış dinamik sistemlerin titreşim analiziyle kestirimci bakımı (Doctoral dissertation, Doktora Tezi, Kırıkkale Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü).
26. Pinedo-Frausto, E. D. & Garcia-Macias, J. A. (2008). An experimental analysis of Zigbee networks. In 2008 33rd IEEE Conference on Local Computer Networks (LCN) (pp. 723-729). IEEE.
27. Roco, M. C. (2001). A frontier for engineering The Aim of Nanotechnology to Build the Future, Molecule by Molecule, Mechanical Engineering Magazine Select Articles, 123(01), 52-55.
28. Somay, A. (2009). Bir kablosuz ölçüm sisteminin ieee 802.15. 4 (ZigBee) standardı kullanılarak gerçekleştirilmesi (Doctoral dissertation, Karadeniz Teknik Üniversitesi).
29. Suprock, C., A. (2008). Microprocessor Controlled Impulse Hammer System, Helga the Hammer, Automated_Impulse_Response, https://www.yumpu.com/en/document/read/6132192/microprocessor-controlled-impulse-hammer-system-suprock-
30. Tsai, Y. H., Chen, J. C., & Lou, S. J. (1999). An in-process surface recognition system based on neural networks in end milling cutting operations. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 39(4), 583-605.
31. Wright, P. K., Dornfeld, D. A., Hillaire, R. G., & Ota, N., K. (2006). A Wireless Sensor for Tool Temperature Measurement and its Integration within a Manufacturing SystemTrans. North American Manufacturing Research Institute, 34.
32. Yüksel, M. E. & Zaim, A. H. (2009). RFID’nin Farklı Kablosuz İletişim Teknolojileri İle Ekileşimi. Akademik Bilişim 2009 Harran Üniversitesi, Şanlıurfa