Uma contribuição da aplicação de modelos fuzzy empregados na detecção da queima de peças na retificação plana

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEB

A necessidade de reduções de custos aliada ao aumento de qualidade das peças produzidas requer a implementação de sistemas inteligentes em ambientes industriais. O controle dos danos causados no processo de retificação é de interesse direto da indústria dependente desse processo. O objetivo deste trabalho é a proposição de modelos fuzzy empregados na detecção da queima de peças de aço SAE 1020 no processo de retificação plana. Foram realizados doze testes para diferentes condições de usinagem. Para cada teste foram coletados dados referentes a potência elétrica e emissão acústica (sinal puro). Os níveis de queima das peças foram analisados visualmente e com o auxílio computacional. A partir dos sinais de emissão acústica, potência de corte e parâmetros utilizando esses dois sinais, regras linguísticas foram estabelecidas para as diversas situações de queima (leve, média, severa) com a aplicação da lógica nebulosa utilizando-se o Toolbox do MATLAB. Quatro modelos práticos de sistema fuzzy foram desenvolvidos. O primeiro modelo com duas entradas apenas resultam num processo de simples análise. O segundo modelo possui a entrada adicional da estatística do desvio do valor médio (MVD), associando uma nova informação e precisão. Esse modelo é baseado em um sistema de inferência de três entradas, combinados dois a dois. O terceiro modelo, com 64 regras, baseia-se nas mesmas três entradas utilizadas no segundo modelo, combinadas três a três. Esses dois modelos diferem entre si pela base de regras desenvolvidas. O quarto modelo difere do terceiro devido ao número de regras e a entrada adicional baseada na potência de corte, do desvio padrão da mesma e do sinal RMS de emissão acústica. Apresentando respostas válidas, os quatro modelos desenvolvidos mostraram eficiência, precisão, confiabilidade e...

The need of costs reduction and quality increase of the produced pieces requires the implementation of intelligent systems in industrial environments. The control of damages caused during the grinding process is interesting to the industry that depends on such process. This work uses fuzzy logic as tool to classify and estimate burn levels in the grinding process in order to help controlling such process. Twelve tests were performed for different grinding conditions. For each test, data were concerning electrical power and acoustic emission (raw signal). The levels of burning parts were analyzed visually and with computer assistance. Based on acoustic emission signals, cutting power, and statistics using these two signals, liguistic rules were established for the various burn situations (slight, intermediate, sever) by applying fuzzy logic using the MATLAB toolbox. Four practical fuzzy system models were developed. This first model with two inputs resulted only in a simple analysis process. The second model has an additional MVD statistic input, associating information and precision. This model is base d on an inference system of three inputs, combined two by two. The third model with 64 rules is based on the same three inputs used in the second model, differ by the rule base developed. The forth model is different from the third one due to the number of rules, the additional input based on the cutting power, the standard deviation and the acoustic emission RMS signal. The four developed models presented valid responses, proving effective, accurate, reliable and easy to use for the determination of ground workpiece burn. In this analysis... (Complete abstract click electronic access below)