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COBEF 2017
Congresso Brasileiro de Engenharia de Fabricação
MONITORAMENTO DA RETIFICAÇÃO DE CERÂMICAS AVANÇADAS USANDO TRANSDUTORES PIEZELÉTRICOS DE BAIXO CUSTO E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Submission Author:
Martin Aulestia , SP
Co-Authors:
Pedro Oliveira
Presenter: Pedro Oliveira
doi://10.26678/ABCM.COBEF2017.COF2017-0160
Abstract
Os estudos do desgaste do rebolo e da rugosidade da peça tornaram-se parâmetros importantes no monitoramento do processo de retificação de cerâmicas avançadas. Este trabalho tem o objetivo de analisar o uso de transdutores piezelétricos de baixo custo do tipo PZT (Lead Zirconate Titanate) no monitoramento do processo de retificação de cerâmicas avançadas implementando modelos de redes neurais artificiais (RNA). A fim de comprovar a eficácia dos resultados do PZT um sensor de emissão acústica (EA) comercial e consolidado também foi usado no trabalho, bem como a potência do motor de acionamento do rebolo foi medida para o uso de estatísticas posteriormente. Ensaios foram realizados em laboratório usando uma máquina retificadora plana equipada com um rebolo diamantado com ligante resinóide. Neste sentido, corpos de prova de cerâmica alumina foram usinados em diferentes profundidades de corte, usando diferentes velocidades da peça, com velocidade de corte constante, representando condições de retificação leves e agressivas. Medições de rugosidade foram realizadas em diferentes pontos ao longo das peças, após a retificação, usando um rugosímetro portátil. Para o monitoramento do processo, foi usado um sensor PZT e um sensor de EA, ambos fixados no suporte da peça. Um osciloscópio fez a aquisição dos sinais puros em uma taxa de amostragem de 2 milhões de amostras por segundo. Técnicas de processamento digital de sinais foram usadas, tais como, a transformada rápida de Fourier (FFT) e estatísticas derivadas dos sinais de EA e PZT, como o DPO (produto dos desvios padrão de EA pela potência média) e o valor médio, buscando uma correlação com a rugosidade. Foi possível analisar o espectro de frequências dos sinais, bem como as diferentes características de cada profundidade de corte. Foi feita uma análise especial de duas bandas de frequência diferentes usando filtros digitais, demonstrando que o parâmetro DPO tem uma estreita semelhança com a rugosidade. Foi implementada uma RNA de classificação com todos os resultados obtidos. Todas as entradas foram testadas, usando duas entradas por vez, com uma tabela neurônio de três camadas com 75 possibilidades diferentes, tendo assim 1125 testes realizados. Foi escolhido o resultado que apresentou menor erro. Os testes produziram resultados satisfatórios para o monitoramento do processo de retificação de cerâmicas avançadas, refletindo na sua otimização.
Keywords
retificação, Cerâmicas avançadas, Monitoramento, PZT, Redes Neurais Artificiais
