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Diagnostic et maintenance prédictive des électrobroches UGV

Published online by Cambridge University Press:  28 September 2005

George Moraru ,
Daniel Brun-Picard ,
Mustapha Ouladsine  and
Sébastien Mas
George Moraru
Affiliation:
LSIS, UMR CNRS 6168, ENSAM, 2 cours des Arts et Métiers, 13617 Aix-en-Provence, France
Daniel Brun-Picard
Affiliation:
LSIS, UMR CNRS 6168, ENSAM, 2 cours des Arts et Métiers, 13617 Aix-en-Provence, France
Mustapha Ouladsine
Affiliation:
LSIS, UMR CNRS 6168, Domaine Universitaire de Saint-Jérôme, Avenue Escadrille Normandie-Niemen, 13397 Marseille Cedex 20, France
Sébastien Mas
Affiliation:
LSIS, UMR CNRS 6168, Domaine Universitaire de Saint-Jérôme, Avenue Escadrille Normandie-Niemen, 13397 Marseille Cedex 20, France
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Abstract

Les électrobroches UGV sont des systèmes complexes et fortement sollicités qui sont la cause de frais d'exploitation élevés : défaillance prématurée initiée par des incidents d'utilisation (chocs, surcharges) ou provoquée par une fuite de fluide de coupe ou de refroidissement ; dégradation du cône et des éléments de serrage des porte-outils ; dégradation des roulements... Le problème a été étudié conjointement par le LSIS, le LARAMA, COMAU et PCI. Une analyse statistique a été conduite, conjointement à une analyse technologique. La première visait à déterminer les causes principales de défaillance et la deuxième, à identifier les éléments les plus sensibles et les plus critiques. Cet article présente le point de vue statistique ainsi que les orientations de travaux qui en ont résulté, visant à évaluer l'évolution de la dégradation par des mesures in situ, afin de déclencher les interventions de maintenance à bon escient.

Keywords

Machininghigh speed spindlepredictive maintenancemonitoring
Type
Research Article
Information
Mechanics & Industry , Volume 6 , Issue 4: 3es Assises Machines et Usinage Grande Vitesse , July 2005 , pp. 425 - 430
Copyright
© AFM, EDP Sciences, 2005

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References

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