Unexpected Event Prediction in Wire Electrical Discharge Machining Using Deep Learning Techniques

Theoretical models of manufacturing processes provide a valuable insight into physical phenomena but their application to practical industrial situations is sometimes difficult. In the context of Industry 4.0, artificial intelligence techniques can provide efficient solutions to actual manufacturing problems when big data are available. Within the field of artificial intelligence, the use of deep learning is growing exponentially in solving many problems related to information and communication technologies (ICTs) but it still remains scarce or even rare in the field of manufacturing. In this work, deep learning is used to efficiently predict unexpected events in wire electrical discharge machining (WEDM), an advanced machining process largely used for aerospace components. The occurrence of an unexpected event, namely the change of thickness of the machined part, can be effectively predicted by recognizing hidden patterns from process signals. Based on WEDM experiments, different deep learning architectures were tested. By using a combination of a convolutional layer with gated recurrent units, thickness variation in the machined component could be predicted in 97.4% of cases, at least 2 mm in advance, which is extremely fast, acting before the process has degraded. New possibilities of deep learning for high-performance machine tools must be examined in the near future.The authors gratefully acknowledge the funding support received from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness and the FEDER operation program for funding the project "Scientific models and machine-tool advanced sensing techniques for efficient machining of precision components of Low Pressure Turbines" (DPI2017-82239-P) and UPV/EHU (UFI 11/29). The authors would also like to thank Euskampus and ONA-EDM for their support in this project

Unsupervised Machine Learning for Advanced Tolerance Monitoring of Wire Electrical Discharge Machining of Disc Turbine Fir-Tree Slots

Manufacturing more efficient low pressure turbines has become a topic of primary importance for aerospace companies. Specifically, wire electrical discharge machining of disc turbine fir-tree slots has attracted increasing interest in recent years. However, important issues must be still addressed for optimum application of the WEDM process for fir-tree slot production. The current work presents a novel approach for tolerance monitoring based on unsupervised machine learning methods using distribution of ionization time as a variable. The need for time-consuming experiments to set-up threshold values of the monitoring signal is avoided by using K-means and hierarchical clustering. The developments have been tested in the WEDM of a generic fir-tree slot under industrial conditions. Results show that 100% of the zones classified into Clusters 1 and 2 are related to short-circuit situations. Further, 100% of the zones classified in Clusters 3 and 5 lie within the tolerance band of +/- 15 mu m. Finally, the 9 regions classified in Cluster 4 correspond to situations in which the wire is moving too far away from the part surface. These results are strongly in accord with tolerance distribution as measured by a coordinate measuring machine.The authors are grateful to the Spanish Ministry of Economy for the funding support received for the research project "Scientific models and machine-tool advanced sensing techniques for efficient machining of precision components of low pressure turbines" (reference DPI2017-82239-P AIE/FEDER, UE)

Research on operation optimization of building energy systems based on machine learning

北九州市立大学博士(工学)本研究では、建築エネルギーシステムの運用を最適化するために機械学習を応用し、建築エネルギーシステムの運用コストを削減し、再生可能エネルギーの自給率を向上させることを重点的に扱っています。これらの一連の研究成果は、この分野に新たな知見をもたらし、建築エネルギーシステムの経済的効率を向上させるのに役立っています。In this study, we focus on applying machine learning to optimize the operation of building energy systems, with a primary emphasis on reducing the operational costs of these systems and enhancing the self-sufficiency of renewable energy. This series of research outcomes has brought new insights to the field and contributes to improving the economic efficiency of building energy systems.doctoral thesi

Una nueva aproximación a la optimización del proceso de WEDM en base a la experimentación y la analítica de cantidades masivas de datos

189 p.El proceso de corte mediante electroerosión por hilo siempre se ha caracterizado por conseguir tolerancias ajustadas en las piezas fabricadas, aun cuando estas contienen geometrías complejas, con cambios bruscos de dirección. Sin embargo, las necesidades cada vez más exigentes requeridas por sectores como el automovilístico o el aeronáutico han potenciado la investigación para la minimización de estos errores. Así, caracterizar y disminuir la vibración y deformación del hilo, el cual provoca las desviaciones en las piezas, sobre todo en los cambios de dirección, ha sido una de las tareas sobre las que más se ha investigado a lo largo de los años, aun cuando todavía no ha sido explicado su comportamiento en su totalidad.Por eso, en este trabajo se presenta, primero, un estudio para la caracterización del error en trayectorias circulares de diferente radio, con el fin de proponer, por un lado, una nueva metodología experimental para la medición directa del wire-lag o retraso del hilo, alejándose de los estudios y modelos teóricos empleados hasta la fecha; y, por otro, dos metodologías diferentes para corregir el error generado en las trayectorias circulares. La primera se trata de una compensación geométrica y, la segunda, del uso de una red neuronal artificial que prediga este error (evitando así la gran batería de ensayos a realizar) y de una técnica de optimización que genere una trayectoria alternativa para minimizar la desviación predicha.Una vez visto el buen resultado del empleo de las redes neuronales en el campo de la precisión, se propone su uso para la detección de eventos durante el proceso de corte. Puesto que estas técnicas tienen una enorme capacidad para manejar y analizar gran cantidad de datos, se utilizan las señales obtenidas del proceso de electroerosión para tal fin. Como ejemplo de aplicación de esta alternativa, se estudia el cambio del comportamiento de las señales de tensión obtenidas en el corte de una pieza con un cambio de espesor.Por otro lado, estas mismas señales de tensión son utilizadas para relacionarlas, junto con otras variables, con el espesor de pieza, de forma que pueda obtenerse una ecuación para identificar el espesor que se está erosionando en cada momento. Un estudio más exhaustivo de los resultados obtenidos permite obtener, a su vez, la antelación con la que puede determinarse una variación en el espesor a cortar.Por tanto, y como resumen de lo planteado en los párrafos anteriores, se puede concluir que el objetivo principal de esta tesis es demostrar la posibilidad de mejorar aspectos concretos del proceso de electroerosión por hilo mediante el uso de técnicas experimentales y de analítica de cantidades masivas de datos como alternativa a los modelos teóricos existentes en la literatura

Una nueva aproximación a la optimización del proceso de WEDM en base a la experimentación y la analítica de cantidades masivas de datos

189 p.El proceso de corte mediante electroerosión por hilo siempre se ha caracterizado por conseguir tolerancias ajustadas en las piezas fabricadas, aun cuando estas contienen geometrías complejas, con cambios bruscos de dirección. Sin embargo, las necesidades cada vez más exigentes requeridas por sectores como el automovilístico o el aeronáutico han potenciado la investigación para la minimización de estos errores. Así, caracterizar y disminuir la vibración y deformación del hilo, el cual provoca las desviaciones en las piezas, sobre todo en los cambios de dirección, ha sido una de las tareas sobre las que más se ha investigado a lo largo de los años, aun cuando todavía no ha sido explicado su comportamiento en su totalidad.Por eso, en este trabajo se presenta, primero, un estudio para la caracterización del error en trayectorias circulares de diferente radio, con el fin de proponer, por un lado, una nueva metodología experimental para la medición directa del wire-lag o retraso del hilo, alejándose de los estudios y modelos teóricos empleados hasta la fecha; y, por otro, dos metodologías diferentes para corregir el error generado en las trayectorias circulares. La primera se trata de una compensación geométrica y, la segunda, del uso de una red neuronal artificial que prediga este error (evitando así la gran batería de ensayos a realizar) y de una técnica de optimización que genere una trayectoria alternativa para minimizar la desviación predicha.Una vez visto el buen resultado del empleo de las redes neuronales en el campo de la precisión, se propone su uso para la detección de eventos durante el proceso de corte. Puesto que estas técnicas tienen una enorme capacidad para manejar y analizar gran cantidad de datos, se utilizan las señales obtenidas del proceso de electroerosión para tal fin. Como ejemplo de aplicación de esta alternativa, se estudia el cambio del comportamiento de las señales de tensión obtenidas en el corte de una pieza con un cambio de espesor.Por otro lado, estas mismas señales de tensión son utilizadas para relacionarlas, junto con otras variables, con el espesor de pieza, de forma que pueda obtenerse una ecuación para identificar el espesor que se está erosionando en cada momento. Un estudio más exhaustivo de los resultados obtenidos permite obtener, a su vez, la antelación con la que puede determinarse una variación en el espesor a cortar.Por tanto, y como resumen de lo planteado en los párrafos anteriores, se puede concluir que el objetivo principal de esta tesis es demostrar la posibilidad de mejorar aspectos concretos del proceso de electroerosión por hilo mediante el uso de técnicas experimentales y de analítica de cantidades masivas de datos como alternativa a los modelos teóricos existentes en la literatura