Accessible Requires Authentication Published by De Gruyter August 14, 2021

Fuzzy-gestützte Messdatenauswertung zur Prozessoptimierung an Werkzeugmaschinen

Umsetzung mit Schwingungssensorik beim Spitzenlosschleifen

Fuzzy-based Measurement Data Evaluation for Process Optimization on Machine Tools – Implementation with Vibration Sensors for Centerless Grinding
Andreas Blum, Raphael al Diban, Mathias Rudolph and Christian Weickhardt

Abstract

Durch die Möglichkeit, Wartungsintervalle dynamisch und zustandsabhängig planen zu können, gewinnen messdatengetriebene Instandhaltungskonzepte in modernen Fertigungslinien zunehmend an Bedeutung. Diese erlauben neben der Gewährleistung einer gleichbleibenden Prozessqualität die Schonung von Ressourcen. Bestehende Zustandsüberwachungen nutzen eine auf Kenn- und Grenzwerten basierende Messdatenauswertung. Alternativ dazu wird hier ein Verfahren der unscharfen Auswertung zur Prozessoptimierung an Werkzeugmaschinen vorgestellt, das keine Definition einzelner Grenzwerte erfordert, sondern basierend auf Methoden des maschinellen Lernens einen robusten Algorithmus zur Verfügung stellt, mit dem sich der Prozesszustand vorgegebenen Klassen zuordnen lässt. So lassen sich Unregelmäßigkeiten im Prozess anhand der Klassenzugehörigkeitswerte identifizieren und Diagnosefehler vermeiden.

Abstract

Due to the possibility of planning maintenance intervals dynamically and depending on the machine condition, measurement data-driven maintenance concepts are becoming increasingly important in modern production lines. In addition to ensuring consistent process quality, they allow the economical use of resources. Existing monitoring techniques use a measurement data evaluation based on characteristic values and thresholds. Alternatively, in this work a fuzzy evaluation for process optimization on machine tools is presented, which does not require the definition of individual thresholds but represents a robust algorithm based on concepts of machine learning by means of which the process status can be assigned to predefined classes. Thus, process irregularities can be identified due to their classification probabilities and diagnostic errors may be avoided


Tel.: +49 (0) 341 3076-4150

Danksagung

Das Wissenschafts- und Forschungsprojekt wird unterstützt, gefördert und finanziert von der Europäischen Union und dem Freistaat Sachsen.

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Published Online: 2021-08-14
Published in Print: 2021-08-31

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