ANALISI E MONITORAGGIO DELLE CONDIZIONI DI GUASTO DI ELETTROMANDRINI PER LAVORAZIONI HSC (HIGH SPEED CUTTING)

This thesis presents the development and validation of a diagnostic indicator, named Spindle Bearing Indicator (SBI), for monitoring the health condition of bearings in spindles for high-speed cutting (HSC). The indicator, based on the spectral analysis of vibration signals acquired through MEMS sensors, was tested using simulated fault experimental protocols. The results demonstrate its capability to discriminate healthy, early degradation, and degraded conditions. A dedicated software tool was also developed to automate the diagnostic process, and coherence with a data-driven approach was verified. The study lays the foundations for predictive maintenance systems that can be integrated on-board.

Questa tesi presenta lo sviluppo e la validazione di un indicatore diagnostico, denominato Spindle Bearing Indicator (SBI), per il monitoraggio dello stato di salute dei cuscinetti di elettromandrini per lavorazioni ad alta velocità (HSC). L’indicatore, basato sull’analisi spettrale di segnali vibrazionali acquisiti tramite sensori MEMS, è stato testato mediante protocolli sperimentali di guasto simulato. I risultati dimostrano la sua capacità di discriminare condizioni sane, di degrado iniziale e degradate. È stato inoltre realizzato un tool software per l’automatizzazione della diagnosi e verificata la coerenza con un approccio data-driven. Lo studio pone le basi per sistemi di manutenzione predittiva integrabili a bordo macchina.