KITECH 생산기술 전문지

최근 제조 산업은 고정밀·고생산성이라는 상충되는 요구를 동시에 충족해야 하는 환경에 놓여 있으며, 이에 따라 가공 중 발생하는 다양한 물리적·전기적 신호를 실시간으로 해석하는 절삭가공 공정 모니터링 기술이 핵심 연구 분야로 부상하고 있다. 절삭가공 공정은 공구 마모, 절삭 조건 변화, 진동, 열, 절삭유 등 다수의 불확실 요인에 의해 품질의 변화가 발생하기 쉬운 특성을 지닌다. 이러한 특성으로 인해 공정 중 발생 신호를 체계적으로 수집·분석하여 가공 상태를 진단하고 품질 편차를 사전에 인지하는 기술은 필수 요소로 인식되고 있다[1]. 기존 공정 모니터링 연구는 주로 진동, 전류, 절삭력, 음향방출(Acoustic Emission, AE) 신호를 활용하여 공구 상태나 이상 가공을 검출하는 방향으로 발전해왔다. 다채널 절삭력 신호를 1차원 합성곱 신경망(1D-CNN)으로 분석하여 공구 마모 단계를 분류한 연구[2] 및 가공 조건별 마모 특성을 이용한 공구 수명 예측 연구[3] 등이 대표적이다. 이러한 연구들은 대부분 실험실 환경 또는 단일 센서 기반 데이터에 한정되어 있으며, 실제 양산 현장에서 발생하는 절삭유 비산, 소음, 전기적 간섭과 같은 외란 조건을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 또한 별도의 DAQ 장비에 의존하는 경우가 많아 CNC 장비와의 실시간 연동이나 자동 데이터 취득이 어려워, 현장 적용 시 작업자의 수동 개입이 불가피하다는 점이 한계로 지적되어 왔다

키워드 CNC, 절삭가공, 모니터링, 공작기계