Tool Condition Monitoring of Single-Point Dresser Using Acoustic Emission and Neural Networks Models

Estimação espectral do sinal de vibração para o monitoramento do desgaste do dressador de ponta única

“…Os ensaios de dressagem foram realizados com base no trabalho de Martins et al [18] [19] e Souza et al, [20], [21], consistindo de um número de passadas do diamante pela superfície do rebolo até o fim da vida do dressador, ou seja, até que se observava contato de material metálico com o material do rebolo. Um núme-ro de 3 repetições foi adotado para os ensaios de dressagem.…”

“…Esses aspectos representam a diferenciação do presente estudo quando comparado ao trabalho de Martins at al., [18] e [19], pois além de detectar as condições operativas, é possível identificar onde, provavelmente, ocorreu uma falha, com base no padrão de alteração das componentes em frequência do sinal de vibração.…”

“…Os resultados foram bem sucedidos para classificar a condição do rebolo após a operação de dressagem, como sendo o mesmo afiado (com capacidade de corte) e em função do uso, como empastado (com perda da capacidade de corte). Martins et al, [18] [19] descreveram um estudo para classificar o desgaste de dressadores de ponta única utilizando os valores médios quadráticos (RMS) dos sinais de emissão acústica, e redes neurais artificiais. Seus resultados mostraram uma taxa de classificação satisfatória, porém, a um custo computacional muito alto.…”

“…Dada à importância do monitoramento da operação de dressagem e da necessidade crescente de automação do processo de retificação, o presente trabalho estuda o desgaste do dressador de ponta única CVD, por meio da análise espectral do sinal de vibração durante o processo de dressagem, baseando-se no trabalho de Martins et al [18] [19] e Souza et al, [20], [21]. A diferença é que o presente trabalho estuda o desgaste dos dressadores por meio da estimação espectral ao invés de redes neurais artificiais.…”

Self-Powered Wireless Sensor Applied to Gear Diagnosis Based on Acoustic Emission

“…The massive introduction of wireless sensor networks in the industrial sector is restricted by two main challenges: first, the development of an automatic and autonomous sensor solution, capable of being integrated in a wireless network in order to centralize the information generated by a set of distributed sensors in a unique interface, and, second, the development of specific machinery monitoring algorithms embedded in the sensor [9][10][11][12][13][14].…”