Abstract: R. V. Govindan, N. N. V. Narayanan (2015)

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

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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