Estimación de la rugosidad superficial utilizando características de vibración extraídas mediante descomposición de modo variacional en el torneado

Resumen Este estudio presenta un enfoque que combina la descomposición de modo variacional (VMD) y la máquina de vectores de relevancia (RVM) como técnica de predicción para la rugosidad superficial durante el torneado. El método ayuda a los maquinistas a detectar irregularidades durante el mecanizado, como la holgura en las piezas de la máquina o el desgaste de la herramienta. El estudio utiliza acero EN8 trabajado en frío y extrae características de la señal de vibración en cinco modos. Se desarrollan modelos de predicción RVM optimizados por PSO utilizando estos modos con y sin la combinación de parámetros de corte. Se selecciona el modo más sensible para una predicción precisa de la rugosidad superficial. Los resultados muestran que el primer modo de descomposición, cuando se combina con los parámetros de corte, proporciona el menor error cuadrático medio de 0.1095. Se encontró que la rugosidad superficial está influenciada principalmente de manera inversa por la velocidad de corte y directamente por la tasa de avance, respectivamente. La señal con un alto valor de rugosidad superficial tiene un ruido de alta amplitud disperso en un amplio rango de frecuencias. El primer modo descompuesto de la señal de vibración aumenta el ruido con una alta amplitud a medida que la rugosidad superficial aumenta. Este enfoque se puede integrar en un microcontrolador para regular la configuración de la máquina basada en los datos de vibración.