Une méthode de surveillance des outils sans référence basée sur la corrélation périodique inter-insert dans le domaine angulaire

A reference-free mill monitoring method based on the inter-insert periodic correlation in angular domain

• Auteur / Autrice : Xiaowen Zhu
• Direction : Jérôme Antoni, François Girardin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie mécanique
• Date : Soutenance le 19/09/2022
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Mécanique, Energétique, Génie Civil, Acoustique (Villeurbanne ; 2011-....)
• Partenaire(s) de recherche : Membre de : Université de Lyon (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LVA - Laboratoire Vibrations Acoustique (Lyon, INSA) - Laboratoire Vibrations Acoustique / LVA
• Jury : Président / Présidente : Guillaume Fromentin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jérôme Antoni, François Girardin, Guillaume Fromentin, Mathieu Ritou, Roger Serra, Hélène Chanal, Francois Guillet, Valérie Kaftandjian
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Mathieu Ritou, Roger Serra

Mots clés

Mots clés contrôlés

Outils

Usinage

Construction mécanique

Mots clés libres

Mécanique

Surveillance de l'état des outils - TCM

Usinage

Défaillances des outils

Détection

Echantillonnage du signal

Corrélation

Fraisage en bout

Usure

Durée de vie

Fabrication flexible

Mechanics

TCM - Tool condition monitoring

Machining

Tool failures

Detection

Signal sampling

Correlation

End milling

Wear

Lifetime

Flexible manufacturing

Résumé

Basée sur la tendance de l'industrie 4.0, cette thèse cible la surveillance de l'état des outils (TCM), qui est le processus terminal de la production flexible. L'objectif est de détecter un comportement anormal de l'outil le plus tôt possible afin d'améliorer la qualité de surface des pièces à usiner et de prévenir les pertes ultérieures dues à des défaillances graves de l'outil. Dans ce contexte, une méthodologie de surveillance de l'usure des fraises en production en temps réel basée sur la corrélation inter-insert est présentée. L'approche tire parti des caractéristiques du domaine angulaire pour segmenter le signal en cycles périodiques de même durée angulaire, qui se prêtent ensuite à une analyse de corrélation. À des vitesses de rotation élevées, l'environnement de travail externe auquel sont soumises les dents individuelles peut être considéré comme quasi-équivalent. L'analyse de corrélation permet de réduire efficacement l'impact du fonctionnement non stationnaire sur le signal surveillé. Parmi un large choix d'algorithmes de corrélation, la décomposition en valeurs singulières (SVD) est sélectionnée pour procéder à l'analyse, et un indice de séparabilité ordonnée avec des caractéristiques de corrélation latentes est extrait pour évaluer l'état actuel de l'outil. La faisabilité de l'indicateur proposé a été validée et évaluée par le biais du signal simulé et d'une série de données expérimentales recueillies par des modèles de fraisage conçus. Les résultats démontrent le développement prometteur de cette méthode pour former un système TCM efficace. L'approche proposée est plus indépendante des conditions de coupe (changements de vitesse ou de direction) que la méthode traditionnelle d'apprentissage et ne nécessite pas d'essai. Elle comble en partie le vide de la demande de surveillance des outils dans la fabrication flexible pour la production personnalisée de petits lots. En même temps, la corrélation inter-inserts est également considérée comme faisant partie d'un cadre plus large pour la surveillance et la maintenance des machines tournantes. Elle a un grand potentiel pour être appliquée à l'analyse de différents signaux générés par d'autres composants mécaniques de nature rotative.

Based on the tendency of Industry 4.0, this thesis targets the tool condition monitoring (TCM), which is the terminal process of flexible production. The aim is to detect abnormal tool behavior as early as possible to improve the surface quality of workpieces and to prevent subsequent losses from serious tool failures. In this context, a methodology for monitoring the wear of end mills in real-time production based on the inter-insert correlation is presented. The approach takes advantage of the angular domain characteristics to segment the signal into periodic cycles of the same angular duration, which are then amenable to correlation analysis. Under high rotational speeds, the external working environment experienced by the individual teeth can be considered quasi-equivalent. Through the correlation analysis, the impact of the non-stationary operation on the monitored signal is effectively reduced. From a wide range of correlation algorithms, singular value decomposition (SVD) is selected to proceed with the analysis, and an ordered separability index with latent correlation characteristics is extracted to assess the current condition of the tool. The feasibility of the proposed indicator was valid and evaluated via the simulated signal and a series of experimental data collected by designed milling patterns. The results demonstrate the promising development of this method in forming an efficient TCM system. The proposed approach is more independent of the cutting conditions (changes in speed or direction) than the traditional teach-in method and does not require a trial run. It partially fills the gap of tool monitoring demand in flexible manufacturing for customized small batch production. At the same time, inter-insert correlation is also seen as part of a broader framework for monitoring and maintaining rotating machinery. It has great potential to be applied to the analysis of different signals generated by other mechanical components with a rotating nature.