Ngoμi các loại sensor chính nh− kể trên, trong giám sát quá trình cắt gọt còn có thể sử dụng các loại sensor sau.
Sensor nhiệt độ đ−ợc sử dụng để giám sát gián tiếp chế độ công nghệ vμ quá trình gia công, vì nhiệt độ vùng cắt liên quan đến mòn dao, lực cắt vμ quá trình tạo phoi. Tuy nhiên, các quan hệ nμy đều lμ gián tiếp, t−ơng tác qua lại rất phức tạp vμ chịu nhiều yếu tố nhiễu lọan, ví dụ nhiệt độ môi tr−ờng, dung dịch trơn nguội,... Mặt khác hiện nay ng−ời ta mới chỉ đo đ−ợc nhiệt độ trung bình của vùng lân cận l−ỡi cắt, nên gặp sai số lớn.
Các loại sensor quang học có thể sử dụng để quan sát bề mặt gia công, tình trạng l−ỡi cắt,... Tuy nhiên, chúng chịu ảnh h−ởng nhiều của ánh sáng môii tr−ờng hoặc bị nhiễu bởi tính chất quang học của dao vμ chi tiết, của dung dịch trợ nguội,...
Sensor siêu âm dựa trên nguyên lý phát siêu âm vμ thu sóng phản xạ từ đối t−ợng quan sát, có thể đ−ợc dùng để quan sát tình trạng bề mặt gia công.
Bảng 2 tóm tắt đánh giá vμ ứng dụng của các loại sensor đã nói ở trên [6]. Bảng 2: So sánh −u nh−ợc điểm vμ ứng dụng các loại sensor Loại sensor Mức chi phí ảnh h−ởng đến quá trình Chất l−ợng tín hiệu Các thông số có thể giám sát Lực kế Mòn dao Gãy dao Độ nhám bề mặt Độ chính xác kích th−ớc Gia tốc kế Độ nhám bề mặt Mòn dao
Sóng âm (AE) Gãy dao
Mòn dao
Dòng/công suất Mòn dao
Gãy dao
* Chú thích: nhiều sao lμ cao hơn (không nhất thiết lμ tốt hơn), chữ đậm lμ ứng dụng −u tiên.
Hòa (tín hiệu) sensor (Sensor Fusion) lμ giải pháp sử dụng phối hợp tín hiệu của nhiều sensor bổ trợ cho nhau để giám sát một hay nhiều đặc tr−ng của quá trình. Nếu tín hiệu của các sensor không có tác dụng bổ trợ cho nhau thì không gọi lμ hòa tín hiệu. Hiệu quả của việc hòa tín hiệu phụ thuộc vμo việc chọn đặc tr−ng của quá trình cần giám sát vμ tín hiệu nμo của các sensor đ−ợc phối hợp để thể hiện đặc tr−ng đó. Ví dụ sử dụng đồng thời tín hiệu lực vμ dòng điện không thể đ−ợc coi lμ hòa tín hiệu, vì chúng có quan hệ trực tiếp. Ng−ợc lại, giữa tín hiệu lực cắt vμ AE không có quan hệ rõ rμng nên có thể hòa đựơc với nhau để giám sát, ví dụ mòn dao.
Ngoμi sensor, hòa tín hiệu còn đòi hỏi thuật toán tổng hợp thông tin. Th−ờng có 2 ph−ơng pháp tổng hợp: ph−ơng pháp thống kê (truyền thống) vμ ph−ơng pháp dùng trí tuệ nhân tạo. Ph−ơng pháp thống kê tạo ra quan hệ hồi quy giữa các đại l−ợng đo đ−ợc. Ph−ơng pháp AI thích hợp với các mô hình phi tuyến phức tạp, nh− mạng nơ ron (NN) hoặc mạng Bayesian (BN). Mạng nơ ron đ−ợc sử dụng nhiều trong các hệ thống giám sát vμ chẩn đoán mòn dao, gãy dao, độ nhám bề mặt hay độ chính xác kích th−ớc.