Supervisión inteligente de un proceso complejo basada en un modelo neuronal. Un caso real de aplicación.

An intelligent supervisory system inspired on a Neural Network Output Error model is presented herein. The application for predicting tool wear in a milling process is selected as a case study. The supervision block consists of a neural model, the weighted sum of squared residuals method and the tool condition index for a decision-making. This work shows the combined use of residual vector norm and the norm of the residual vector derivative to compute adaptive thresholds. The study analyses the influence of infinity and Euclidean norm on the results. Experimental tests are run in a professional machining centre under different cutting conditions using real-time data and new, half-worn and worn tools. The results show this supervisory system’s suitability

Transductive-Weighted Neuro-fuzzy Inference System for Tool Wear Prediction in a Turning Process

This paper presents the application to the modeling of a novel technique of artificial intelligence. Through a transductive learning process, a neuro-fuzzy inference system enables to create a different model for each input to the system at issue. The model was created from a given number of known data with similar features to data input. The sum of these individual models yields greater accuracy to the general model because it takes into account the particularities of each input. To demonstrate the benefits of this kind of modeling, this system is applied to the tool wear modeling for turning process.This work was supported by DPI2008-01978 COGNETCON and CIT-420000-2008-13 NANOCUT-INT projects of the Spanish Ministry of Science and Innovation.Peer reviewe

Dispositivo adicional de control para máquina con control numérico

Referencia OEPM: P200501006.-- Fecha de solicitud: 26/04/2005.-- Titular: Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC).Dispositivo adicional de control para máquina con control numérico (ver figura en archivo de texto adjunto). El dispositivo adicional de control tiene sujeto al cabezal a través de un elemento de conexión mecánica un componente para medir la distancia radial relativa al cabezal, tanto en el portaherramienta como en la parte cilíndrica. El dispositivo tiene un componente para la protección, cubre el componente para medir la distancia, el elemento de conexión mecánica y como mínimo, parcialmente el área de medida. El dispositivo tiene un módulo de elementos electrónicos para el cálculo de resultados relativos a las mediciones. El control numérico tiene conexión eléctrica con el módulo de elementos electrónicos.Peer reviewe

Desarrollo e implantación de un sistema de control de esfuerzo de corte y compensación de deformaciones térmicas

En la actualidad, la optimización de los procesos de fabricación, pasa por el desarrollo e implantación de nuevos sistemas de control de la fuerza de corte y compensación de deformaciones térmicas. En este informe se recoge el diseño y aplicación de un sistema de control de la fuerza de corte en una máquina herramienta. Los resultados experimentales muestran la viabilidad técnica del diseño propuesto

Desarrollo e implantación de un sistema de control borroso del esfuerzo de corte y su aplicación en la máquina herramienta.

El estudio que recoge este informe está dividido en dos partes. En la primera, se explora la utilización del paradigma conocido como linealización por realimentación utilizando redes neuronales artificiales (RNA) con vistas a resolver el problema del control del esfuerzo de corte en un sistema electromecánico complejo. El principal objetivo es controlar el esfuerzo de corte modificando la velocidad de avance. El funcionamiento se analiza utilizando varias cifras de mérito. Los resultados demuestran que esta estrategia proporciona un buen rechazo a las perturbaciones para los casos analizados. En la segunda parte, se aborda la utilización del control por modelo interno utilizando RNA y lógica borrosa con el objetivo de realizar el control del esfuerzo de corte en un sistema electromecánico complejo, representado en este trabajo por el proceso de mecanizado, el objetivo principal de este regulador consiste en controlar una variable de salida, el esfuerzo de corte, variando una variable de entrada, la velocidad de avance. El esquema consta de dos partes la primera es un modelo dinámico utilizando RNA para estimar la salida del proceso, y el segundo un controlador borroso con la misma ganancia estática que el modelo RNA inverso, para determinar las acciones de control necesarias (velocidades de avance) que permitan mantener constante el esfuerzo de corte. Tres aportes son analizados en esta segunda parte a saber: controlador lógico borroso (FLC), controlador por modelo interno neuronal (IMC) y controlador neuroborroso (NFC). El estudio incluye la simulación y la evaluación del comportamiento basado en diferentes cifras de mérito. Los resultados demuestran que el controlador neuroborroso proporciona un mejor rechazo a las perturbaciones que el INC y el FLC para los casos analizados

Sistemas de Control Inteligente: Tendencia Actual y Desarrollos Futuros

Los grandes progresos en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) y en el estudio del comportamiento inteligente en los seres humanos utilizando el marco teórico y experimental proporcionado por las Ciencias de la Computación nos han dotado de una gran variedad de técnicas computacionales para incorporar la inteligencia a un programa de ordenador. Por su parte, la Automática, considerada como una red de información que toma decisiones acerca de cómo gobernar y controlar un sistema de un modo autónomo (Åström, 1999) se ha consolidado como la tecnología invisible sobre la que descansa buena parte de nuestra calidad de vida y bienestar. Este trabajo hace una revisión del estado actual de un conjunto de teorías y de técnicas sustentadas precisamente en la conjunción de la Automática y la Inteligencia Artificial, su materialización a través de los sistemas inteligentes de automatización, y su repercusión en el control y optimización de procesos complejos. El trabajo está dividido en tres partes: introducción, estado actual y líneas de evolución. En la última parte se analizarán las áreas estratégicas de investigación y las líneas de investigación futura desde la perspectiva de los autores

Método para monitorizar en tiempo real la rugosidad de una pieza durante un proceso de mecanizado

La presente invención divulga un procedimiento para monitorizar la rugosidad superficial de una pieza en tiempo real durante un proceso de mecanizado llevado a cabo mediante una máquina herramienta. El procedimiento comprende los siguientes pasos: obtener un modelo híbrido incremental representativo del proceso de mecanizado y evaluar el modelo híbrido incremental en tiempo real para obtener la rugosidad superficial. Es un método especialmente útil en procesos de micro-mecanizado, donde el operario no puede comprobar por sí mismo el resultado de las operaciones, aunque también es aplicable a operaciones de mecanizado en general. El método desarrollado es sencillo y fácil de implementar, proporcionando resultados precisos permitiendo a operadores tomar las decisiones adecuadas durante la mecanización. El uso del procedimiento de la invención permite mejorar la calidad de las piezas mecanizadas disminuyendo el tiempo total de fabricación empleadoPeer reviewedConsejo Superio de Investigaciones Científicas, Universidad Politécnica de MadridB1 Patente sin examen previ

Método para monitorizar en tiempo real la rugosidad de una pieza durante un proceso de mecanizado

La presente invención divulga un procedimiento para monitorizar la rugosidad superficial de una pieza en tiempo real durante un proceso de mecanizado llevado a cabo mediante una máquina herramienta. El procedimiento comprende los siguientes pasos: obtener un modelo híbrido incremental representativo del proceso de mecanizado y evaluar el modelo híbrido incremental en tiempo real para obtener la rugosidad superficial. Es un método especialmente útil en procesos de micro-mecanizado, donde el operario no puede comprobar por sí mismo el resultado de las operaciones, aunque también es aplicable a operaciones de mecanizado en general. El método desarrollado es sencillo y fácil de implementar, proporcionando resultados precisos permitiendo a operadores tomar las decisiones adecuadas durante la mecanización. El uso del procedimiento de la invención permite mejorar la calidad de las piezas mecanizadas disminuyendo el tiempo total de fabricación empleado.Peer reviewedConsejo Superio de Investigaciones Científicas, Universidad Politécnica de MadridA1 Solicitud de patente con informe sobre el estado de la técnic

Control neuro-borroso por modelo interno de un proceso electromecánico complejo.

Esta contribución muestra la viabilidad de la implementación de una estrategia basada en el paradigma del Control por Modelo Interno (CMI), con una útil sinergia de una Red Neuronal Artificial (RNA) y un Controlador Lógico Borroso (CLB): el Control Neuro-Borroso (CNB). Como caso de estudio consideramos un problema de estabilización de la fuerza de corte en un proceso electromecánico complejo: el mecanizado. Se presentan comparativamente los resultados de la simulación de cuatro estrategias diferentes, con los mejores indicadores para el CNB por su eficacia en el rechazo de perturbaciones

Método de control para máquina con control numérico

Solicitud de patente (concesión en curso).-- Referencia OEPM: P200501007.-- Fecha de presentación: 26/04/2005.-- Solicitante: Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC).Método de control para máquina con control numérico (ver figura en archivo de texto adjunto). El método de control para máquina con control numérico contempla los siguientes pasos: (i) Se miden y se registran las variables del proceso de mecanizado en al menos parte de la trayectoria de trabajo; (ii) Se calculan y se registran las propiedades del proceso de mecanizado en al menos parte de la trayectoria de trabajo; (iii) Se comparan las propiedades del proceso de mecanizado medidas con valores definidos previamente; (iv) Se continúa con la ejecución de la operación de mecanizado sin cambio alguno de los parámetros del proceso de mecanizado si las propiedades medidas se encuentran dentro de los límites establecidos por los valores definidos previamente; y (v) Se cambian automáticamente los parámetros del proceso de mecanizado, por tanto, se cambia automáticamente el programa si las propiedades medidas se encuentran fuera de los límites establecidos por los valores definidos, previamente.Peer reviewe