Orientador: Paulo Roberto de Aguiar / Banca: Rosemar Batista da Silva / Banca: Eduardo Carlos Bianchi / Resumo: O processo de retificação é considerado um dos últimos na cadeia de produção de peças de precisão. O aumento excessivo da temperatura na zona de corte pode causar a queima superficial ou modificações estruturais do material que está sendo usinado. Assim, o presente trabalho tem por objetivo desenvolver um método de detecção da queima da peça no processo de retificação plana, baseado na análise do espectro do sinal de emissão acústica (EA) puro e com a aplicação de filtros digitais, e posterior implementação por hardware. Ensaios experimentais foram realizados numa máquina retificadora plana, onde um banco de ensaios foi desenvolvido empregando dois tipos de rebolos: óxido de alumínio e CBN com ligante resinoide; dois tipos de materiais: aço ABNT 1045 e VC131. Para a caracterização da superfície das peças quanto aos níveis de queima, inspeção visual e medidas de rugosidade e microdureza forma realizadas após os ensaios. Notou-se no espectro do sinal de EA faixas de frequências com amplitudes mais significativas entre 15kHz a 1MHz e, portanto, quinze bandas de frequência foram selecionadas para estudo. Filtros digitais do tipo Buterworth passa-faixa, ordem 6, foram aplicados nos sinais puros de EA e, posteriormente, o valor EA RMS e o parâmetro DPO foram obtidos com e sem a aplicação dos filtros. Os resultados obtidos da comparação dos valores RMS de EA e do parâmetro DPO demonstram que o uso de filtros digitais, em determinadas frequências, produziu um sistema de detecção da queima mais eficiente. Além disso, foi desenvolvido um hardware microcontrolado e um software que coletam os sinais de EA (RMS) e potência elétrica do motor de acionamento do rebolo por intermédio de um controlador digital de sinais (dsPIC). Em seguida, esses sinais foram processados por meio de... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The result of the grinding process depends on the conditions of the grinding wheel surface. With use, the ginding wheel pores are impregnated with the chip, resulting in loss of ability to cut and thus incresing the temperature in the region of contact between the surface of the grinding wheel and the workpiece. This increase in temperature when excessive can cause burning surface or changes in the structure of the material. Thus, this paper aims to propose a method for detecting burning in the grinding process based on the anlysis of the spectrum of the raw acoustic emission (AE) signal and application of digital filters, followed by hardware implementation. Experimental tests were performance using aluminum oxide grinding wheel and the CBN superabrasivee resinoid in a grinding machine, where a test bench was developed. Data were collected using ABNT 1045 and VC 131 steels. It was noted in the spectra of the AE signal frequency bands with significant magnitudes between 15 kHz to 1MHz, and therefore, fifteen frequency bands were selected for this study. Buterworth type digital filters, bandpass, 6th order, were applied to the raw. AE signal, and RMS AE values and DPO parameter were obtained with and without filtering. The results showed a more efficient burn detectionj system when using digital filtering at certain frequency bands. Additionally, a microcontroller hardware and software were developed, which collected the AE signals (RMS) and electric power the from the induction motor drive of the wheel via a digital signal controller (dsPIC). Then, these signals were processed by a burn detection algorithm, generating a control signal... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre
Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000705978 |
Date | January 2012 |
Creators | Marchi, Marcelo. |
Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Engenharia (Campus de Bauru). |
Publisher | Bauru : [s.n.], |
Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | text |
Format | 123 f. : |
Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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