일반적으로 공구마모가 누적되면 절삭력이 증가한다. 그리고 한계치를 초과하면 가공물의 정밀도는 물론 기계의 오류까지 나타날 수 있으므로 점진적인 공구마모의 상태를 실시간으로 감시할 수 있는 시스템이 요구된다. 최근 산업계에서는 진동 분석 기술을 이용하여 기계의 정지 기간 (Downtime)으로 인한 막대한 생산손실 비용을 절약하고 있으며, 진동의 크기를 평가하는 것이 대부분의 상태 감시 및 진단 프로그램에서 가장 중요한 부분이 되고 있다. 본 논문에서는 사전실험을 통해 절삭가공 중에 발생하는 진동을 가속도계 센서를 이용하여 수집하였고, 수집된 데이터를 분석하여 공구마모와 진동특성의 상관 관계를 찾고자 하였다. 공작기계는 수직밀링머신을 사용 하였으며, 공구는 페이스 밀링커터를, 재료는 SM45C를 사용하였다. 그리고 공구의 마모에 따른 적절한 절삭조건(절삭속도, 이송속도, 절삭깊이)을 설정하여 실험하였다. 사전실험 결과 특정 절삭시간구간에서 공구마모와 전달함수의 파워 스펙트럼 피크값과 실효치, 왜도의 변화율이 급격하게 증가하는 현상을 볼 수 있었다. 실험 결과 공구의 마모와 진동신호와는 서로 밀접한 의존성을 가진 것으로 판단되었다. 본 논문에서는 절삭실험을 통해 얻어진 파라미터들을 기반으로 점진적인 공구마모 모니터링과 사용자에게 적절한 공구 교환 시기를 예측 할 수있도록 중점을 두고 시스템을 최종적으로 설계하였다.
In general, when the tool wear is cumulative, cutting force is increasing. and if it exceeds the limit, the precision work as well as it may appear to the progressive failure of the machine tool system to monitor in real time the state of wear is required. Using a vibration analysis technique, the significant production losses by downtime of the machine are saving in the industry recently. and to evaluate the magnitude of the vibration is the most important part of condition monitoring and diagnostics. In this paper, Using the acceleration sensor acquired the vibration data during the cutting process and the collected data analyzed to find correlation between the tool wear and vibration characteristics through the pre-experiment. Machine type is vertical milling machine, the tool is a face milling cutter, the material was used SM45C. and according to the wear of the cutting tools(cutting speed, feed rate, the depth of cut) the appropriate conditions were settings and examined. Result of pre-experiment, the tool wear and the power spectrum peak value of transfer function, RMS, Skewness could be seen a phenomenon and suddenly increased in a specific time interval. Pre-experiment results with tool wear and vibration signal was judged as having a tool closely dependent each other. In this paper, the system was ultimated designed with an emphasis to predict the appropriate tool change time to wear monitoring based on through cutting experiment obtained parameters.