Analysis of occurrence of grinding burn through monitoring of acceleration and acoustic signals in generating gear grinding

Abstract

A queima de retificação na fabricação de engrenagens pode alterar a integridade de superfície e comprometer o desempenho da peça produzida. O presente estudo investigou a ocorrência de queima por retificação sob diferentes parâmetros de processo e avaliou métodos baseados em sinais para sua detecção. Quatorze engrenagens foram retificadas utilizando diferentes condições de processo e avaliadas quanto à presença de queima por meio de ataque químico com nital e Análise de Ruído Magnético de Barkhausen (AMB). Durante o processo de retificação, foram registrados sinais de emissão acústica (EA) e de aceleração. As métricas dos sinais foram extraídas dos dados de AE na faixa de 90 a 110 kHz, que tem sido associada na literatura a modificações no processo relacionadas à ocorrência de queima. Sensores de aceleração não foram adequados para essa faixa de frequência devido à sua baixa sensibilidade em altas frequências. Realizaram-se três análises: boxplots, teste de Mann-Whitney e correlação de Spearman. Essas análises confirmaram que os sinais obtidos a partir de sensores posicionados no eixo da ferramenta não eram utilizáveis, pois a rigidez do eixo limitava a transmissão da energia acústica e vibracional. Dentre todas as métricas extraídas, as métricas mínimo, máximo, RMS, pico a pico e variância apresentaram resultados consistentes e significativos nas três análises. Essas cinco métricas mostraram diferenças claras entre engrenagens com e sem queima nas distribuições dos boxplots, com valores de p para o texto de Mann-Whitney inferiores a 0,05. Os módulos dos coeficientes de correlação de Spearman para variância e RMS com a severidade da queima foram ambos de 0,849, e com a produtividade do processo foram de 0,599. Para a métrica máximo, a correlação com a queima foi de 0,741 e com a produtividade de 0,522. As métricas mínimo e pico a pico apresentaram correlação idêntica com a queima, ambas de 0,730, e com a produtividade, ambas de 0,533. As métricas mínimo, máximo e pico a pico se destacaram por apresentarem alta correlação com a queima e menor correlação com a produtividade, indicando menor interferência dos parâmetros do processo e maior associação com a severidade da queima.

Grinding burn in gear manufacturing can alter surface integrity and compromise the performance of the manufactured part. The present study investigated the occurrence of grinding burn under different process parameters and evaluated signal-based methods for the detection of grinding burn. Fourteen gears were ground using different process parameters and were assessed for the grinding burn presence through Nital etching and Barkhausen Noise Analysis (BNA). During the grinding process, acoustic emission (AE) and acceleration signals were recorded. Signal metrics were extracted from AE data in the 90 to 110 kHz range, which had been associated in the literature with process modifications related to the occurrence of grinding burn. Acceleration sensors were not suitable for this frequency range due to their low sensitivity at high frequencies. Three analyses were conducted: boxplots, the Mann-Whitney test, and Spearman correlation. These analyses confirmed that the signals obtained from sensors on the tool axis were not usable, as the rigidity of the spindle limited the transmission of acoustic and vibrational energy. Among all the extracted features, the minimum, maximum, RMS, peak-to-peak, and variance metrics consistently presented significant results in all three analyses. These five features showed clear differences between burnt and not-burned gears in the boxplot distributions, with p-values for the Mann-Whitney test below 0.05. The absolute value of Spearman correlation coefficients for variance and RMS with burn severity were both 0.849, and with process productivity, both were 0.599. For the maximum metric, the correlation with burn was 0.741 and with productivity 0.522. The minimum and peak-to-peak metrics exhibited identical correlation coefficients with burn and productivity, both being 0.730 and 0.533, respectively. The minimum, maximum and peak-to-peak metrics are noteworthy because they combined high correlation with burn and lower correlation with productivity, indicating reduced influence from process parameters while maintaining a strong association with burn severity.