A statistical data-based approach to instability detection and wear prediction in radial turning processes

Radial turning forces for tool-life improvements are studied, with the emphasis on predictive rather than preventive maintenance. A tool for wear prediction in various experimental settings of instability is proposed through the application of two statistical approaches to process data on tool-wear during turning processes: three sigma edit rule analysis and Principal Component Analysis (PCA). A Linear Mixed Model (LMM) is applied for wear prediction. These statistical approaches to instability detection generate results of acceptable accuracy for delivering expert opinion. They may be used for on-line monitoring to improve the processing of different materials. The LMM predicted significant differences for tool wear when turning different alloys and with different lubrication systems. It also predicted the degree to which the turning process could be extended while conserving stability. Finally, it should be mentioned that tool force in contact with the material was not considered to be an important input variable for the model.

Badano siły występujące w procesie toczenia promieniowego. Celem badań było wydłużenie żywotności narzędzi tokarskich, przy czym główny nacisk kładziono na konserwację predykcyjną, a nie zapobiegawczą. Zaproponowano technikę prognozowania zużycia w różnych warunkach eksperymentalnych niestabilności, która polega na zastosowaniu metod statystycznych do przetwarzania danych dotyczących zużycia narzędzi podczas procesów toczenia. Wykorzystano dwie metody statystycznę: analizę z zastosowaniem reguły trzech sigm oraz analizę głównych składowych (PCA). Do prognozowania zużycia zastosowano liniowy model mieszany (LMM). Omawiane statystyczne podejścia do wykrywania niestabilności generują wyniki o dopuszczalnej dokładności, na podstawie których można formułować opinie eksperckie. Dane te można wykorzystywać do doskonalenia przetwarzania różnych materiałów poprzez monitorowanie w trybie on-line. W przedstawionych badaniach, LMM pozwolił przewidzieć znaczące różnice w zużyciu narzędzia podczas toczenia różnych stopów przy zastosowaniu różnych systemów smarowania. Umożliwił także prognozowanie stopnia, w jakim proces toczenia można przedłużać zachowując jego stabilność. Na koniec należy wspomnieć, że nie brano pod uwagę siły generowanej w kontakcie narzędzia z materiałem jako istotnej zmiennej wejściowej dla modelu.