مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

کاربرد فیلتر تطبیقی حداقل میانگین مربعات نرمال‌شده برای کنترل ارتعاش لرزه

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
گروه مهندسی مکانیک، دانشکده مهندسی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
چکیده
در این مقاله یک سیستم کنترل فعال ارتعاشات برای حذف لرزه ابزار داخل‌تراش در فرآیند تراشکاری داخلی ارایه شده است. این سیستم شامل ابزار داخل‌تراش مجهز به عملگر الکترومغناطیس و سنسور شتاب‌سنج به‌همراه یک الگوریتم کنترل تطبیقی بدیع است که معمولاً در حوزه کنترل فعال نویز صوتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. الگوریتم کنترل پیشنهادی با نام FxNLMS پس‌خور شناخته شده و شامل دو فیلتر تطبیقی با پاسخ ضربه محدود است. یکی از این فیلترها با عنوان فیلتر مدل نامیده شده و تخمینی از مدل دینامیکی مجموعه عملگر- ابزار ارایه می‌دهد. فیلتر تطبیقی دیگر به عنوان فیلتر کنترل بوده و معکوس دینامیک مسیر پیشرو را تخمین می‌زند. ضرایب وزنی این فیلتر تطبیقی با بهره‌گیری از الگوریتم حداقل میانگین مربعات نرمال‌شده تنظیم می‌شود. ابتدا در آزمون کنترل ضربه نشان داده است که با بهره‌گیری از این کنترلر تطبیقی، دامنه منحنی پاسخ فرکانسی مسیر پیشرو در مجاورت مود اصلی آن تا میزان ۳۶دسی‌بل کاهش می‌یابد. سپس با اجرای تراشکاری داخلی روی قطعاتی از جنس آلومینیوم آلیاژی رده ۶۰۶۳-T۶ کارآیی کنترلر پیشنهادی برای حذف ناپایداری لرزه ارزیابی شده است. در اثر عملکرد بهینه کنترلر تطبیقی، دامنه منحنی چگالی طیفی توان سیگنال شتاب نوک ابزار به‌میزان ۶۸دسی‌بل کاهش یافته و عمق برش متناظر با آستانه پایداری در فرآیند برش به میزان ۱۰ برابر افزایش یافته است. همچنین مقدار زبری سطح قطعه‌کار در حالت دارای کنترل، تا ۸ برابر نسبت به حالت بدون کنترل بهبود یافته است. به علاوه هزینه عملگر نیز تا ۳ برابر نسبت به کنترلر انتگرال‌گیر بهینه با ضریب بهره ثابت کاهش داشته است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Application of Normalized Least Mean Square Adaptive Filter for Chatter Vibration Control

نویسندگان English

M. Fallah
B. Moetakef-Imani
Mechanical Engineering Department, Engineering Faculty, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
چکیده English

In this paper, a new active vibration control system has been proposed for the elimination of boring bar chatter in the internal turning process. The system is composed of a boring bar equipped with electromagnetic actuator and accelerometer, as well as a novel adaptive control algorithm that is widely used in the field of active noise control. The controller is known as feedback FxNLMS and is composed of two finite impulse response adaptive filters. One of the filters is known as a model filter, which predicts the dynamic model of actuator-boring bar assembly. The other is known as the control filter and anticipates the inverse model of forwarding path dynamics. The weight vector of the adaptive filter is adjusted by using the normalized least mean square algorithm. Firstly, the impact test is conducted in the presence of an adaptive controller. It is observed that the magnitude of the dominant mode on the forward path’s frequency response function is drastically suppressed by 36 dBs. Secondly, the internal turning tests are conducted on Aluminum alloy 6063-T6, to investigate the performance of the adaptive controller for the purpose of chatter mitigation. Due to the optimal performance of the adaptive controller, the dominant magnitude of the boring bar’s power spectral density is successfully attenuated up to 68 dBs, and the critical limiting depth of cut is increased by 10 folds. Also, the roughness of the machined surface is remarkably improved by 8 folds compared to the control-off cutting test. Moreover, the actuator cost is considerably reduced by 3 folds in comparison to the optimal constant-gain integral controller.

کلیدواژه‌ها English

Active Vibration Control
Adaptive FIR Filter
Signal processing
Stability Improvement
Chatter Suppression
Active Boring Bar
Adaptive Inverse Control
Neugebauer R, Denkena B, Wegener K. Mechatronic systems for machine tools. CIRP Annals. 2007;56(2):657-686. [Link] [DOI:10.1016/j.cirp.2007.10.007]
Quintana G, Ciurana J. Chatter in machining processes: A review. International Journal of Machine Tools and Manufacture. 2011;51(5):363-376. [Link] [DOI:10.1016/j.ijmachtools.2011.01.001]
Lee DG, Hwang HY, Kim JK. Design and manufacture of a carbon fiber epoxy rotating boring bar. Composite Structures. 2003;60(1):115-124. [Link] [DOI:10.1016/S0263-8223(02)00287-8]
Liu X, Liu Q, Wu S, Liu L, Gao H. Research on the performance of damping boring bar with a variable stiffness dynamic vibration absorber. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2017;89:2893-2906. [Link] [DOI:10.1007/s00170-016-9612-2]
Ema S, Marui E. Suppression of chatter vibration of boring tools using impact dampers. International Journal of Machine Tools and Manufacture. 2000;40(8):1141-1156. [Link] [DOI:10.1016/S0890-6955(99)00119-4]
Mei D, Kong T, Shih AJ, Chen Z. Magnetorheological fluid-controlled boring bar for chatter suppression. Journal of Materials Processing Technology. 2009;209(4):1861-1870. [Link] [DOI:10.1016/j.jmatprotec.2008.04.037]
Matsubara A, Maeda M, Yamaji I. Vibration suppression of boring bar by piezoelectric actuators and LR circuit. CIRP Annals. 2014;63(1):373-376. [Link] [DOI:10.1016/j.cirp.2014.03.132]
Fallah M, Moetakef-Imani B. Analytical prediction of stability lobes for passively damped boring bars. Journal of Mechanics. 2107;33(5):641-654. [Link] [DOI:10.1017/jmech.2017.22]
Glaser DJ, Nachtigal CL. Development of a hydraulic chambered actively controlled boring bar. Journal of Manufacturing Science and Engineering. 1979;101(3):362-368. [Link] [DOI:10.1115/1.3439519]
Min BK, O'Neal G, Koren Y, Pasek Z. A smart boring tool for process control. Mechatronics. 2002;12(9-10):1097-1114. [Link] [DOI:10.1016/S0957-4158(02)00020-X]
Abele E, Haydn M, Grosch T. Adaptronic approach for modular long projecting boring tools. CIRP Annals. 2016;65(1):393-396. [Link] [DOI:10.1016/j.cirp.2016.04.104]
Hanson RD, Tsao TC. Reducing cutting force induced bore cylindricity errors by learning control and variable depth of cut machining. Journal of Manufacturing Science and Engineering. 1998;120(3):547-554. [Link] [DOI:10.1115/1.2830158]
Akesson H, Smirnova T, Claesson I, Hakansson L. On the development of a simple and robust active control system for boring bar vibration in industry. International Journal of Acoustics and Vibration. 2007;12(4). [Link] [DOI:10.20855/ijav.2007.12.4216]
Fallah M, Moetakef-Imani B. Updating boring bar's dynamic model using particle swarm optimization. Modares Mechanical Engineering. 2017;16(12):479-489. [Persian] [Link]
Fallah M, Moetakef-Imani B. Identification of dynamic model for an active boring bar. Modares Mechanical Engineering. 2019;19(8):1917-1928. [Persian] [Link]
Fallah M. Chatter vibration control for stability improvement in deep internal turning [dissertation]. Mashhad: Ferdowsi University of Mashhad; 2018. [Persian] [Link]
Haykin S. Adaptive filter theory. 3rd Edition. New York: Prentice Hall; 1996. [Link]
Altintas Y. Manufacturing automation. 2nd Edition. Vancouver: Cambridge University Press; 2012. [Link]
Kuo SM, Morgan DR. Active noise control: A tutorial review. Proceedings of the IEEE. 1999;87(6):943-973. [Link] [DOI:10.1109/5.763310]
Kajikawa Y, Gan WS, Kuo SM. Recent advances on active noise control: Open issues and innovative applications. APSIPA Transactions on Signal and Information Processing. 2012;1. [Link] [DOI:10.1017/ATSIP.2012.4]
Madisetti VK. The digital signal processing handbook. 2nd Edition. New York: CRC Press; 2009. [Link] [DOI:10.1201/9781420046076]
Elliott S. Signal processing for active control. London: Academic Press; 2006. [Link]