Investigación Industrial sobre Monitorización Inteligente y en Red de Procesos de Taladrado de Alto Rendimiento de Componentes Aeronáuticos Especiales

Desde hace ya 30 años se investiga y desarrolla intensamente estrategias de monitorización y control de los procesos de fabricación. Se han producido en los laboratorios de investigación resultados muy notables. Sin embargo, su desarrollo industrial y comercialización está siendo, a día de hoy, todavía limitada. Lo peor es que no se vislumbra ningún cambio que nos permita pensar que esta situación actual vaya a cambiar en el próximo futuro. Existen razones muy diversas. En este estudio se revisa el estado del arte y se propone una arquitectura. Se analiza la falta de robustez de los sensores y los algoritmos de monitorización actuales. Las mediciones directas en proceso son casi imposibles debido al ambiente tan hostil en el que desarrolla el mecanizado: presencia de virutas, fluidos, ruidos, vibraciones, entre otros. Las medidas indirectas que recurren, como ya se ha comentado, a modelos mecanísticos o empíricos fallan a menudo debido a las perturbaciones y no linealidades inherentes a los procesos de fabricación. Sin embargo, este estudio ha servido para generar conocimientos científicos técnicos clave y han permitido identificar líneas de actuación futura muy prometedoras. Dos direcciones de investigación muy claras de cara al futuro serán el desarrollo de sistemas de monitorización y control embebidos en los CNC actuales y la utilización de las redes de datos, en especial inalámbricas, en aquellos sistemas que lo permitan. Los sistemas embebidos vuelven a demandar arquitecturas abiertas con nuevos protocolos. Hay que hacer notar aquí que numerosos fabricantes de CNC no disponen aún de sistema CNC con arquitecturas abiertas. La influencia de las redes de comunicación será enorme en el futuro. La localización de los talleres, de las máquinas y de los procesos dejará de tener importancia. La estandarización y flexibilidad serán otros factores importantes sobre todo a la hora de embeber sistemas sensoriales y de control en los CNC actuales y futuros. Finalmente diremos que las comunicaciones inalámbricas tendrán un papel esencial en esas redes, disminuyendo los costes y los tiempos de puesta en operación de estos sistemas de monitorización, control y supervisión de los procesos de alto rendimiento. Los nuevos procesos de alto rendimiento y otros similares suponen un nuevo reto a los que habrá que enfrentarse en el próximo futuro

Sistemas embebidos y en red para el control de sistemas físicos. Estudio de redes inalámbricas de sensores.

En este informe se presenta un estudio sobre los sistemas embebidos y en red para sistemas físicos, a través de la revisión de la literatura disponible, específicamente enfocado en las redes de sensores inalámbricas. Se trata de dispositivos (hardware) que interactúan con el entorno y que se comunican a través de una tecnología de red inalámbrica, y cuyo objetivo es la toma de decisión y realización de una acción inteligente coordinada. Del estudio se concluye que en el campo de las plataformas hardware hay se requiere continuar los esfuerzos hacia la miniaturización. Cuanto más pequeño sea el dispositivo, más posibilidades tendrá de ser integrado en diversos entornos. El éxito de las redes de sensores va a depender en gran medida de esta capacidad. Los desarrollos software analizados intentan ofrecer un entorno que facilite el desarrollo de aplicaciones en las redes de sensores. Se ha revisado el estándar ZigBee/IEEE 802.15.4 y la literatura reciente en este tema, resumiendo las soluciones adoptadas en el estándar y las nuevas propuestas surgidas en los últimos años. Los problemas energéticos todavía no han sido solucionados, hace falta una mayor autonomía energética de los nodos. Además, las redes inalámbricas se consideran aún una opción arriesgada para el control de procesos, debido a la que su fiabilidad no ha sido completamente demostrada

Artificial cognitive control system based on the shared circuits model of sociocognitive capacities. A first approach

sharedcircuitmodels is presented in this work. The sharedcircuitsmodelapproach of sociocognitivecapacities recently proposed by Hurley in The sharedcircuitsmodel (SCM): how control, mirroring, and simulation can enable imitation, deliberation, and mindreading. Behavioral and Brain Sciences 31(1) (2008) 1–22 is enriched and improved in this work. A five-layer computational architecture for designing artificialcognitivecontrolsystems is proposed on the basis of a modified sharedcircuitsmodel for emulating sociocognitive experiences such as imitation, deliberation, and mindreading. In order to show the enormous potential of this approach, a simplified implementation is applied to a case study. An artificialcognitivecontrolsystem is applied for controlling force in a manufacturing process that demonstrates the suitability of the suggested approac

Monitorización Inteligente de los Procesos de Corte en la Nanoescala.

En la actualidad una de las claves de los procesos de fabricación es la generación de nuevos conocimientos técnicos y científicos a través del estudio e investigación aplicada del proceso de corte en la micro y nano-escala de aleaciones para aplicaciones aeronáuticas y aeroespaciales y el diseño de un sistema de monitorización inteligente y en red. En este informe se recoge una revisión del estado del arte en los campos y temáticas afines al proceso de corte en la micro y nanoescala, técnicas de inteligencia artificial y monitorización en red de procesos de fabricación. Igualmente se presenta el diseño e implementación de un sistema de monitorización del proceso de corte y la medición de las señales que lo caracterizan

Control en cascada clásico y borroso para el seguimiento de trayectorias. Apuntes para un estudio.

Los nuevos procesos de microfabricación imponen nuevos requisitos de precisión y robustez en los sistemas de control de posición y trayectoria, lo que abre nuevas líneas de investigación en el campo del modelado y el control, y la necesidad de evaluar técnicas de control inteligente tales como el control borroso. En este trabajo, se presenta por una parte el modelado clásico de partes eléctricas y mecánicas consideradas como un sistema de múltiples masas acopladas mediante una transmisión elástica y amortiguamiento, en presencia de la fricción y la holgura, dos no linealidades duras. Además, se muestra el diseño de un controlador a partir de un modelo paramétrico dependiente de la frecuencia de resonancia y del amortiguamiento. Como paso inicial del estudio, se diseña un sistema de control en cascada dotado de componentes anticipativas que es el esquema más utilizado en la industria. Con vistas a evaluar el alcance de las no linealidades en la ley de control, se sintetiza un control borroso en cascada equivalente a partir del método propuesto por Matia et al. 1992. Para evaluar el comportamiento del sistema de control, se consideraron incertidumbres en parámetros tales como la frecuencia de resonancia, el amortiguamiento y el ancho de la zona muerta de la holgura y se realizaron simulaciones considerando trayectorias circulares. Algunas cifras de mérito tales como la integral del valor absoluto del error en el tiempo (ITAE), el error máximo absoluto (MAE) y la integral del valor absoluto de la señal de control (IAU) se utilizaron en el estudio comparativo de ambos controladores en cascada. El estudio permitió comprobar que no hay diferencias significativas en el comportamiento de ambos sistemas de control (cascada clásico y cascada borroso)

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

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

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

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

Ajuste óptimo y automático de un sistema de control en cascada. Aplicación al seguimiento de trayectorias en servosistemas con fricción y zona muerta.

En la actualidad, el control en cascada continúa siendo una de las estrategias más utilizada en la industria de procesos y manufacturera. Los nuevos requisitos de precisión y robustez en los sistemas de control de posición y trayectoria para la fabricación de componentes en la micro escala, obligan a rediseñar los métodos de ajuste para hacer frente a no linealidades duras como la fricción y la zona muerta. Este trabajo presenta el diseño y aplicación de un método de ajuste automático basado en simulación y optimización para el ajuste de los parámetros de sistema de control cascada del lazo de control de posición y de velocidad de un servomecanismo en presencia de fricción, elasticidad y holgura. La optimización basada en el método de Nelder-Mead utiliza como función de coste u objetivo, la minimización del máximo error de posición durante la inversión en presencia de no linealidades. El estudio realizado en simulación, los experimentos en tiempo real en el control de trayectoria y los estudios de viabilidad demuestran la validez de la estrategia propuesta con una mejora de más de 10% en la reducción del máximo error de posición, y sienta las bases a la implementación a nivel industrial de método propuesto