Hybrid incremental modeling based on least squares and fuzzy K-NN for monitoring tool wear in turning processes

There is now an emerging need for an efficient modeling strategy to develop a new generation of monitoring systems. One method of approaching the modeling of complex processes is to obtain a global model. It should be able to capture the basic or general behavior of the system, by means of a linear or quadratic regression, and then superimpose a local model on it that can capture the localized nonlinearities of the system. In this paper, a novel method based on a hybrid incremental modeling approach is designed and applied for tool wear detection in turning processes. It involves a two-step iterative process that combines a global model with a local model to take advantage of their underlying, complementary capacities. Thus, the first step constructs a global model using a least squares regression. A local model using the fuzzy k-nearest-neighbors smoothing algorithm is obtained in the second step. A comparative study then demonstrates that the hybrid incremental model provides better error-based performance indices for detecting tool wear than a transductive neurofuzzy model and an inductive neurofuzzy model

Inteligencia computacional embebida para la supervisión de procesos de microfabricación

En este artículo se presenta el desarrollo e implementación de una estrategia de supervisión de un proceso de microfabricación. El método propuesto está basado en técnicas de Inteligencia Artificial, embebidas en una plataforma de tiempo real para la monitorización inteligente de procesos. La contribución se centra fundamentalmente en dos modelos para la estimación en proceso (on-line) de la rugosidad superficial (Ra), a partir de la mínima información sensorial posible. El primero de estos modelos está basado en un algoritmo para el modelado híbrido incremental (HIM), cuyos parámetros óptimos se obtienen a partir de un método estocástico, representado por el temple simulado. El segundo está basado en un algoritmo de agrupamiento borroso generalizado (GFCM), incorporado en un sistema de inferencia de una estructura neuroborrosa. Esta estrategia se embebe en una plataforma para una ejecución en tiempo real y en paralelo junto con el resto de estrategias y métodos. Finalmente, se hace una validación en una plataforma experimental, utilizada como soporte tecnológico, lo cual permite el aprovechamiento mutuo de las experiencias alcanzadas y la mejora de los resultados obtenidos. Este resultado científico y técnico, supone un salto cualitativo importante sin precedentes en la investigación industrial en el campo de la microfabricación

Monitorización inteligente en tiempo real del acabado superficial de micro-piezas basado en el modelado híbrido incremental

Este trabajo propone la aplicación de una estrategia de modelado híbrido incremental (HIM) para la estimación en tiempo real de la rugosidad superficial en procesos de micromecanizado. Esta estrategia comprende fundamentalmente dos pasos. En primer lugar, se obtiene un modelo híbrido incremental representativo del proceso de micromecanizado. El resultado final de este modelo es una función de dos entradas (avance por diente cuadrático y vibración media cuadrática (rms) en el eje Z) y una salida (rugosidad superficial). En segundo lugar, se evalúa el modelo híbrido incremental en tiempo real para obtener la rugosidad superficial. El modelo se corrobora experimentalmente mediante su integración en un sistema embebido de monitorización en tiempo real del acabo superficial. La evaluación del prototipo demuestra una tasa de éxito en la estimación de la rugosidad superficial del 83%. Estos resultados son la base para el desarrollo de sistemas embebidos en la monitorización del acabo superficial de micro-piezas en tiempo real y el posterior desarrollo de una herramienta a nivel industria

Artificial cognitive architecture with self-learning and self-optimization capabilities. Case studies in micromachining processes

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingeniería Informática. Fecha de lectura : 22-09-201

Inteligencia computacional embebida para la supervisión de procesos de microfabricación

[Resumen] En este artículo se presenta el desarrollo e implementación de una estrategia de supervisión de un proceso de microfabricación. El método propuesto está basado en técnicas de Inteligencia Artificial, embebidas en una plataforma de tiempo real para la monitorización inteligente de procesos. La contribución se centra fundamentalmente en dos modelos para la estimación en proceso (on-line) de la rugosidad superficial (Ra), a partir de la mínima información sensorial posible. El primero de estos modelos está basado en un algoritmo para el modelado híbrido incremental (HIM), cuyos parámetros óptimos se obtienen a partir de un método estocástico, representado por el temple simulado. El segundo está basado en un algoritmo de agrupamiento borroso generalizado (GFCM), incorporado en un sistema de inferencia de una estructura neuroborrosa. Esta estrategia se embebe en una plataforma para una ejecución en tiempo real y en paralelo junto con el resto de estrategias y métodos. Finalmente, se hace una validación en una plataforma experimental, utilizada como soporte tecnológico, lo cual permite el aprovechamiento mutuo de las experiencias alcanzadas y la mejora de los resultados obtenidos. Este resultado científico y técnico, supone un salto cualitativo importante sin precedentes en la investigación industrial en el campo de la microfabricación.Este trabajo ha sido realizado parcialmente gracias al apoyo del Ministerio de Economía y Competitividad y los fondos FEDER a través del proyecto CONMICRO (DPI2012-35504). Los autores también quisieran agradecer al proyecto “IOSENSE: Flexible FE/BE Sensor Pilot Line for the Internet of Everything project” con referencia PCIN-2015-123, cofinanciado por ECSEL JU y MINECOhttps://doi.org/10.17979/spudc.978849749808

Monitoring a diagnosis for control of an intelligent machining process

A multi-level modular control scheme to realize integrated process monitoring, diagnosis and control for intelligent machining is proposed and implemented. PC-based hardware architecture to manipulate machining process cutting parameters, using a PMAC interface card as well as sensing processes performance parameters through sampling, and processing by means of DSP interface cards is presented. Controller hardware, to interface the PC-based PMAC interface card to a machining process for the direct control of speed, feed and depth of cut, is described. Sensors to directly measure on-line process performance parameters, including cutting forces, cutting sound, tool-workpiece vibration, cutting temperature and spindle current are described. The indirect measurement of performance parameter surface roughness and tool wear monitoring, through the use of NF sensor fusion modeling, is described and verified. An object based software architecture, with corresponding user interfaces (using Microsoft Visual C++ Foundation Classes and implemented C++ classes for sending motion control commands to the PMAC and receiving processed on-line sensor data from the DSP) is explained. The software structure indicates all the components necessary for integrating the monitoring, diagnosis and control scheme. C-based software code executed on the DSP for real-time sampling, filtering and FFT processing of sensor signals, is explained. Making use of experimental data and regression analysis, analytical relationships between cutting parameters (independent) and each of the performance parameters (dependent) are obtained and used to simulate the machining process. A fuzzy relation that contains values determined from statistical data (indicating the strength of connection between the independent and dependent variables) is proposed. The fuzzy relation forms the basis of a diagnostic scheme that is able to intelligently determine which independent variable to change when a machining performance parameter exceeds control limits. The intelligent diagnosis scheme is extensively tested using the machining process simulation

Arquitectura de Control Cognitivo Artificial usando una plataforma computacional de bajo coste.

Hoy en día, las principales líneas de investigación tanto en Europa como de EEUU a nivel industrial, abordan aspectos como la interacción hombre-robot y dotar de inteligencia a las máquinas, y por tanto tienen un papel fundamental a la hora de desarrollar cualquier propuesta. Una manera de dotar a las máquinas de conocimiento de la operación que realizan y su interacción con el resto del flujo productivo es la utilización de arquitecturas de control inteligente artificial. A pesar que dichas arquitecturas están dentro de las áreas de investigación priorizadas, aún existen muchas restricciones para su aplicación en la industria de manera general. En este trabajo se propone la emulación de las experiencias socio-cognitivas del ser humano para la toma de decisiones a escala industrial. Las técnicas basadas en Lógica Borrosa, la optimización heurística y las técnicas de auto-aprendizaje desempeñan cada día un papel más importante a la hora de crear los diferentes niveles o capas dentro del sistema. En este trabajo se implementa una arquitectura de control cognitiva artificial enfocada en cuatro aspectos fundamentales: capacidades de auto-aprendizaje y auto-optimización para la estimación; portabilidad y escalabilidad basada en plataformas computacionales de bajo coste; conectividad basada en middleware y enfoque basado en modelos para la estimación y predicción de estados. Finalmente se muestran algunos ensayos de validación en un proceso de microtaladrado que muestran una buena respuesta transitoria y un error de estado estacionario aceptable. Sin lugar a dudas, con la arquitectura de control cognitivo artificial propuesta se sientan las bases para su futura aplicación en una instalación industrial