AEと機械学習を利用したエンドミル工具の状態観察に関する研究

抄録

切削加工においてコストを抑えて高い加工精度を維持するためには適切な工具保全が重要であり、工具状態を観測して寿命の正確な時間を推定する必要がある。本報では、エンドミル工具による切削加工実験のプロセス状態を薄型AEセンサを用いて取得し、得られた弾性波を機械学習することで予知保全に有益な情報の抽出を試みる。また、診断対象の状態を再構成誤差として算出し、プロセス時に運用可能な状態診断システムの構築を目指す。