- Anzeige -
Lesedauer: 7min
Machine Learning für Prozessparameter
Die intelligente Werkzeugmaschine

Mrz 5, 2020 | Allgemein

Selbsterregte Schwingungen führen in der Zerspanung schnell zu einer schlechten Bearbeitungsqualität. Konservative Prozessstellgrößen beugen dem vor, kosten aber Produktivität. Dies kann sich nun mit Hilfe von maschinellem Lernen (ML) ändern. Mit dieser KI-Technologie können Werkzeugmaschinen aus dem Fertigungsprozess lernen, welche Stellgrößen geeignet sind und diese autonom anpassen.
Die Machine-Learning-gestützte Wahl von Prozessstellgrößen
Die Machine-Learning-gestützte Wahl von ProzessstellgrößenBild: Rei / 96831 / IFW

Die Wahl von Prozessstellgrößen wie Schnittgeschwindigkeit fordert Expertenwissen sowie kosten- und zeitintensive Einfahrprozesse. Ändern sich die Prozessbedingungen, beispielsweise aufgrund thermischer Einflüsse oder Werkzeugverschleiß, sollten die Prozessstellgrößen neu angepasst werden. Nur so kann weiterhin möglichst produktiv gearbeitet werden. Eine prozessparallele, autonome Adaption ist bisher nur vereinzelt in einfachen Fällen möglich, etwa beim Vorschub. Am Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) in Hannover wird erforscht, wie Werkzeugmaschinen mit künstlicher Intelligenz lernen können, welche Parameter besonders geeignet sind und wie diese autonom an die aktuelle Prozesssituation anzupassen sind. Dafür werden sowohl Prozessinformationen aus Beschleunigungs- und Dehnungssensoren, wie auch eine prozessparallele Abtragssimulation zur Ermittlung der aktuellen Eingriffsbedingungen verwendet.

Mit Sensordaten und Simulation Prozesse vollständig erfassen.
Mit Sensordaten und Simulation Prozesse vollständig erfassen.Bild: Leibniz Universität Hannover

Prozessstellgrößen ermitteln

Eine der größten Herausforderungen in der Zerspanung sind unerwünschte, durch den Prozess verursachte sogenannten Ratterschwingungen. Diese führen zu einer verringerten Oberflächenqualität und können Werkzeug und Maschinenkomponenten schädigen. Das Auftreten von Ratterschwingungen ist insbesondere von der eingestellten Kombination aus Schnitttiefe und Spindeldrehzahl abhängig. Für die Wahl geeigneter Parameter, die gleichzeitig zu einer hohen Produktivität und Prozessstabilität führen, werden Stabilitätskarten eingesetzt. Diese werden zur graphischen Darstellung des Verhältnisses zwischen Drehzahl und maximal erreichbarer Grenzschnitttiefe verwendet. Die Erstellung von Stabilitätskarten erfordert zeit- und kostenintensive Experimente sowie ein hohes Maß an Expertenwissen. Zeitliche Veränderungen des Schwingungsverhaltens können bei diesen Verfahren bisher nicht berücksichtigt werden. Aufgrund dessen wird eine Methode benötigt, mit der geeignete Prozessstellgrößen einfach ermittelt und im Prozess autonom angepasst werden können. Der Einsatz von Machine Learning ermöglicht es, kontinuierlich aus der Erfahrung von vorangegangen Prozessen zu lernen. Damit können Stabilitätskarten stetig besser abgebildet und schließlich zur autonomen Wahl und Adaption der Prozessstellgrößen eingesetzt werden.

Sensordaten und Simulation

Damit die Algorithmen aus den Prozessen die Zusammenhänge zwischen Schnittparametern und Schwingungsverhalten erlernen, werden Informationen über die aktuellen Eingriffsbedingungen und über die dynamischen Eigenschaften der Maschine benötigt. Dafür wurde die am IFW entwickelte Abtragssimulation CutS mit der Maschinensteuerung verknüpft, sodass aktuelle Achspositionen aus der Maschinensteuerung direkt in die Simulation übertragen werden. Die Simulation dient so als eine Art Softsensor, der prozessparallel die aktuellen Eingriffsbedingungen bestimmt. Um unerwünschte Schwingungen zu erkennen, werden am Spindelschlitten applizierte Beschleunigungs- und Dehnungssensoren verwendet. Die Daten dieser Sensoren werden zusammen mit den berechneten Eingriffsbedingungen und den aktuellen Spindeldrehzahlen aus der Maschinensteuerung in einem Echtzeitsystem erfasst und ausgewertet. Durch die gemeinsame Datenerfassung können die Sensordaten zu jedem Zeitpunkt den tatsächlichen Eingriffsbedingungen zugeordnet werden.

Die Maschine lernt mit

Durch die Erfassung von Sensor- und Simulationsdaten erhält die Maschine laufend neue Informationen über die Zusammenhänge zwischen Prozessstellgrößen und Schwingungsverhalten. Die Sensor- und Steuerungsdaten werden mit bis zu 10kHz abgetastet, um auftretende Schwingungen möglichst schnell und präzise zu erfassen. Durch diese hohe Abtastrate entstehen sehr große Datenmengen. Diese Daten werden zunächst in einen Pufferspeicher geschrieben und anschließend außerhalb der Echtzeitumgebung in einer Datenbank lokal gespeichert. Sobald genügend Netzwerkkapazität vorhanden ist, werden die Daten auf einen Server weitergeleitet und gesichert. Die zentrale Speicherung eröffnet die Möglichkeit, Daten von mehreren Werkzeugmaschinen in einem gemeinsamen Speicher ablegen zu können. Die ML-Algorithmen können dadurch regelmäßig mit neuen Daten trainiert werden. Resultierend aus der fortlaufenden Datenanalyse können die Parametereinstellungen stetig verbessert werden. Veränderungen der Prozessbedingungen werden fortlaufend erkannt und die Parameter autonom angepasst.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

www.ipeg.uni-hannover.de
Autor: Leibniz Universität Hannover
- Anzeige -
- Anzeige -

News

Topstories

Das könnte Sie auch interessieren

Kompaktes Beladegerät für große Werkstücke

Erowa erweitert die bewährte Modellreihe Robot Easy zum produktiven Be- und Entladen von CNC-Fertigungsmaschinen mit dem neuen Robot Easy 800. Die Lösung besticht durch kompakte Bauweise, hohe Konfigurierbarkeit und eine Transferleistung bis zu 800kg – so wird eine CNC-Fertigungsmaschine mit überschaubarem Aufwand zur automatisierten Fertigungszelle.

mehr lesen

Corona-Krise könnte Hunderte von Milliarden Euro kosten

Das Coronavirus könnte Deutschlands Wirtschaft Hunderte von Milliarden Euro Produktionsausfälle bescheren, Kurzarbeit und Arbeitslosigkeit in die Höhe schießen lassen und den Staatshaushalt erheblich belasten. Das geht aus aktuellen Berechnungen des Ifo Instituts hervor.

Automatica wird verschoben

Die Messe München hat die Automatica aufgrund der zunehmenden Ausbreitung des Coronavirus auf Jahresende verschoben.

Exporte und Importe sinken

Im Berichtsmonat Januar sind die deutschen Exporte um 2,1 Prozent und die Importe um 1,8 Prozent im Vergleich zum Vorjahr zurückgegangen.

DMG Mori plant temporäre Betriebsruhe

Aufgrund der massiven Auswirkungen der Corona-Krise planen Vorstand, Geschäftsführung und Betriebsrat von DMG Mori in der Zeit vom 1. bis zum 30. April eine Betriebsruhe.

Gewinn bei Interroll auf Rekordniveau

Nach einem Rekordjahr 2018 hat Interroll die Leistung in Schlüsselbereichen im Jahr 2019 deutlich verbessert und auch seine zukünftige Wachstumsstrategie gesichert.

Effiziente Produktentwicklung

Siemens Digital Industries Software erweitert sein Portfolio für Simulations- und Testlösungen um eine neue Version der Software Simcenter 3D.

- Anzeige -
- Anzeige -
- Anzeige -