Surveillance des centres d'usinage grande vitesse par approche cyclostationnaire et vitesse instantanée

High speed milling machine monitoring by cyclostationary approach and instantaneous angular speed

• Auteur / Autrice : Mourad Lamraoui
• Direction : Mohamed El Badaoui, Marc Thomas
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Image, Vision, Signal
• Date : Soutenance le 10/07/2013
• Etablissement(s) : Saint-Etienne en cotutelle avec École de technologie supérieure (Montréal, Canada)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne)
• Jury : Président / Présidente : Francois Guillet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jérôme Antoni, Nabih Nejjar, Philippe Ravier, Victor Songmene, Antoine Tahan

Mots clés

Mots clés contrôlés

Coupe

Machines-outils

Ondes cyclostationnaires

Usinage à très grande vitesse

Mots clés libres

Coupe

Usinage à grande vitesse

Cyclostationnarité

Vitesse angulaire

Classification

Fonction à base radiale (FBR)

Chatter

High speed machining

Cyclostationary

Angular speed

Neural networks

Classification

Radial Basis Function (RBF)

Multi-Layer Perceptron (MLP)

Résumé

Dans l’industrie de fabrication mécanique et notamment pour l’utilisation des centres d’usinage haute vitesse, la connaissance des propriétés dynamiques du système broche-outil-pièce en opération est d’une grande importance. L’accroissement des performances des machines-outils et des outils de coupe a œuvré au développement de ce procédé compétitif. D’innombrables travaux ont été menés pour accroître les performances et les remarquables avancées dans les matériaux, les revêtements des outils coupants et les lubrifiants ont permis d’accroître considérablement les vitesses de coupe tout en améliorant la qualité de la surface usinée. Cependant, l’utilisation rationnelle de cette technologie est encore fortement pénalisée par les lacunes dans la connaissance de la coupe, que ce soit au niveau microscopique des interactions fines entre l’outil et la matière coupée, aussi bien qu’au niveau macroscopique intégrant le comportement de la cellule élémentaire d’usinage, si bien que le comportement dynamique en coupe garde encore une grande part de questionnement et exige de l’utilisateur un bon niveau de savoir-faire et parfois d’empirisme pour exploiter au mieux les capacités des moyens de production. Le fonctionnement des machines d’usinage engendre des vibrations qui sont souvent la cause des dysfonctionnements et accélère l’usure des composantes mécaniques (roulements) et outils. Ces vibrations sont une image des efforts internes des systèmes, d’où l’intérêt d’analyser les grandeurs mécaniques vibratoires telle que la vitesse ou l’accélération vibratoire. Ces outils sont indispensables pour une maintenance moderne dont l’objectif est de réduire les coûts liés aux pannes

In machining field, chatter phenomenon takes a lot of interest because manufacturing enterprises are turning to the automation system and the development of reliable and robust monitoring system to provide increased productivity, improved part quality and reduced costs. Chatter occurrence has several negatives effects: a) Poor surface quality, b) Unacceptable inaccuracy, c) Excessive noise, d) Machine tool damage, e) Reduced material removal rate, f) Increase costs in terms of production time, g) Waste of material, h) Environmental impact in terms of materials and energy. Moreover, chatter monitoring is not an easy task for various reasons. Firstly, the non linearity of machining processes and the time-varying of systems complicate this task. Secondly, the sensitivity and the dependency of acquired signals from sensors on different factors, such as machining condition, cutting tool geometry and workpiece material. Thirdly, at high rotating speeds, the gyroscopic effects on the spindle dynamics in addition to the centrifugal force on the bearings and thermal effects become more relevant thus affecting the stability of the system. For these reasons, demands for an advanced automatic chatter detection and monitoring system for optimizing and controlling machining processes becomes a topic of enormous interest. Several researches in this field are performed. Advanced monitoring and detection methods are developed mostly relying on time, frequency and time-frequency analysis. In order to detect chatter in milling centers, three new methods are studied and developed using advanced techniques of signal processing and exploiting cyclostationarity property of signals acquired