Proceedings of the ASME 2015 International Manufacturing Science and Engineering Conference (MSEC 2015), 2(MSEC2015-9214), V002T04A005p. (2015) DOI:10.1115/MSEC2015-9214

Recurrence Quantification Analysis of System Signals for Detecting Tool Wear in a Lathe

R. V. Govindan, N. N. V. Narayanan

The work investigates applicability of recurrence quantification analysis (RQA) in metal cutting with an objective to detect tool wear. The effectiveness of applying a system input signal; the drive motor current, in relation to a system output signal; the tool vibration, for the analysis is also explored. The work establishes conclusively that three of the RQA variables, percent determinism, percent recurrence and entropy are sensitive to tool wear.

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