Chẩn đoán tuổi thọ dao phay ngón dựa trên phân tích đặc trưng tín hiệu rung động trong miền tần số

Lê Dương Nguyễn , Thành Hữu Thuận Đặng , Thanh Thuận Trần Hữu Trọng Đặng *

Abstract

This study presents a method for diagnosing the condition of an AlCrN-coated solid carbide end mill while machining SKD11 steel on a HAAS UMC-1000SS 5-axis CNC milling center. A vibration monitoring device for cutting tools that incorporates wireless signal transmission technology has been developed. This system employs an ESP32-C3 Super Mini microcontroller alongside an H3LIS331DL 3-axis accelerometer for signal acquisition and transmission. The proposed method involves extracting seven characteristic frequency-domain parameters from the vibration signal to assess the condition of the cutting tool. Experimental results indicate a significant correlation between tool wear progression and essential characteristic parameters. The characteristic parameter “Sum” was determined to be the most appropriate for monitoring the tool’s wear state, effectively indicating the initiation and conclusion of the cutting process. The characteristic parameter “Variance” demonstrated significant utility in identifying tool chipping, acting as an indicator for the initiation of the catastrophic failure phase. This proposed method will augment techniques for predicting cutting tool life and improve the efficiency of CNC milling operations. 

Keywords: milling, diagnostics, tool wear, frequency domain, signal extraction.

Tóm tắt

Nội dung nghiên cứu đề xuất một phương pháp chẩn đoán tình trạng dao phay ngón liền khối phủ AlCrN khi gia công thép SKD11 trên máy phay CNC 5 trục HAAS UMC 1000SS. Một thiết bị giám sát rung động dụng cụ cắt tích hợp công nghệ truyền tín hiệu không dây đã được phát triển, mạch vi điều khiển ESP 32 C3 super mini kết hợp cảm biến gia tốc 3 trục H3LIS331DL để thu và truyền tín hiệu. Phương pháp được đề xuất dựa trên trích xuất 7 tham số đặc trưng miền tần số của tín hiệu rung động để đánh giá tình trạng dụng cụ cắt. Kết quả thực nghiệm cho thấy mối tương quan mạnh mẽ giữa quy luật mòn dao và các tham số đặc trưng tiềm năng. Tham số đặc trưng Tổng biên độ phổ tần số phù hợp nhất với trạng thái mòn của dao, phản ánh rõ rệt điểm bắt đầu và kết thúc của quá trình cắt. Tham số đặc trưng Phương sai phổ tần số rất hữu ích cho việc phát hiện các vết nứt mẻ dao, là dấu hiệu nhận biết sự bắt đầu của giai đoạn phá hủy. Phương pháp đề xuất sẽ bổ sung cho kỹ thuật dự báo tuổi thọ dụng cụ cắt và giúp nâng cao hiệu quả gia công phay CNC.

Từ khóa: phay, chẩn đoán, mài mòn dụng cụ, miền tần số, trích xuất tín hiệu.

Tài liệu tham khảo

[1] Oborski, P. (2014). Developments in the integration of advanced monitoring systems.

Int. J. Adv. Manuf. Technol., vol. 75, pp. 1613-1632.

[2] Shaw, M.C. (2005). Metal Cutting Principles (2nd edition). Oxford University Press,

New York, America.

[3] Danil Yu. Pimenov, Munish Kumar Gupta, Leonardo R.R. da Silva, Maitri Kiran,

Navneet Khanna, Grzegorz M. Krolczyk (2022). Application of measurement systems

in tool condition monitoring of Milling: A review of measurement science approach.

Measurement, vol 199, pp. 111503.

[4] Mukherjee, I. A review of optimization techniques in metal cutting processes / I.

Mukher-jee, P. K. Ray. – Text : unmediated // Computers & Industrial Engineering. –

2006. – Vol. 50. – P. 15–34.

[5] Lauro, C.H., Brandao, L.C., Baldo, D., Reis, R.A., Davim, J.P. (2014). Monitoring

and processing signal applied in machining processes – A review. Measurement, vol

58, pp. 73–86.

[6] Huu Trong Dang, Vinh Phoi Nguyen, Hoang Thien Nguyen, Thien Ngon Dang (2025).

Development of a Device for Diagnosing Cutting Tool Life in Surface Milling Based

on Vibration Monitoring During Machining. Mechanisms and Machine Science, vol

177, pp. 494-503.

[7] Altintas, Y. (2012). Manufacturing automation & Metal cutting mechanics, machine

tool vibrations, and CNC design (2nd edition). Cambridge University Press.

[8] Wang, G.F., Yang, Y.W., Zhang, Y.C., Xie, Q.L. (2014). Vibration sensor based

tool condition monitoring using v support vector machine and local ity preserving

projection. Sens. Ac-tuators A, Phys., vol. 209, pp. 2432.

[9] Zhang, C., Yao, X., Zhang, J., Jin, H. (2016). Tool condition monitoring and remaining

useful life prognostic based on a wireless sensor in dry milling operations. Sensors,

vol. 16, p. 795.

[10] Cuka, B., Kim, D.W. (2017). Fuzzy logic based tool condition monitoring for endmilling. Robot. Comput.-Integr. Manuf., vol. 47, pp. 2236.

[11] Hongrui Cao, Xingwu Zhang, Xuefeng Chen (2017). The concept and progress of

intelligent spindles: A review. International Journal of Machine Tools & Manufacture,

vol 112, pp. 21-52.

[12] Mohanraj, T., Shankar, S., Rajasekar, R., Sakthivel, N.R., Pramanik, A. (2022). Tool

condition monitoring techniques in milling process - a review. Journal of materials

research and technology, vol 9, pp. 1032-1042.

[13] Lei Ma, Shreyes N. Melkote, John B. Morehouse, James B. Castle, James W. Fonda,

Melissa A. Johnson (2012). Thin-Film PVDF Sensor-Based Monitoring of Cutting

Forces in Peripheral End Milling. Journal of dynamic systems, measurement, and

control., vol 134, pp. 051014.1-051014.9.

[14] Faassen, R. (2007). Chatter prediction and control for high-speed milling modelling

and ex-periments. Technische Universiteit Eindhoven, p. 6.

[15] Suprock C. A., Jerard R. B., Fussell B. K. (2009). In Situ Chatter Frequency Prediction

Using Torque Data from a Wireless Sensor Integrated Tool Holder. Proceedings of

the ASME International Manufacturing Science and Engineering Conference, West

Lafatette, IN, Paper No. MSEC2009-84357, vol 2, pp. 129–136.

[16] Munoa, J., Beudaert, X., Dombovari, Z., Altintas, Y., Budak, E., Brecher, C., Stepan,

G. (2016). Chatter suppression techniques in metal cutting. CIRP Annals, vol. 65, p.

785-808.

[17] STMicroelectronics, “H3LIS331DL datasheet – High-g, low-power 3-axis digital accelerometer.” [Online]. Available: https://www.mouser.vn/ProductDetail/STMicroelectro nics/H3LIS331DLTR qs=TAo1I7FhABsAZFqkqNUSRA%3D%3D&srsltid=AfmBOoovSv8XTl2wliR_PegVrfDAxxmaweIVS1-Ccd0y4tj-N2-v8OrS.

[18] Teti, R., Jemielniak, K., O’Donnellc, G., Dornfeld, D (2010). Advanced monitoring of

machining operations. CIRP Annals- Manufacturing Technology, vol 59, pp. 717-739.[19] Nghiêm Hùng (1997). Sách tra cứu Thép & Gang thông dụng, Nhà xuất bản Bách khoa Hà Nội.

[20] Universal series/Tools with replaceable inserts – Text: electronic, Website of the

Korean company “YG-1”. https://16k20.ru/files/Universal_Line_YG-1_2017.pdf.

Accessed January 8, 2024.

[21] General engineering standards for time and cutting modes for rationing work

performed on universal and multi-purpose machines with numerical control: Part II,

Standards for cutting conditions, Moscow: Economics, 2021.

[22] Minghui Cheng, Li Jiao, Pei Yan, Hongsen Jiang, Ruibin Wang, Tianyang Qiu. Xibin

Wang (2022). Intelligent tool wear monitoring and multi-step prediction based on

deep learning model. Journal of Manufacturing Systems, vol 62, pp. 286-300.

[23] Tanner Jones, Yang Cao (2025). Tool wear prediction based on multisensor data

fusion and machine learning. The International Journal of Advanced Manufacturing

Technology, vol 137, pp. 5213–5225.

Số

Chuyên mục

Các bài báo