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

NETWORKED FUZZY CONTROL SYSTEM FOR A HIGH-PERFORMANCE DRILLING PROCESS

ABSTRACT In order to improve drilling efficiency while preserving tool life, the current study focuses on the design and implementation of a simple, optimal fuzzy-control system for drilling force. The main topic of this study is the design and implementation of a networked fuzzy controller. The control system consists of a two-input (force error and change of error), single-output (feedrate increment) fuzzy controller. The control algorithm is connected to the process through a multipoint interface (MPI) bus. The output (i.e., feed-rate) signal is transmitted through the MPI; therefore, networkinduced delay is unavoidable. The optimal tuning of the fuzzy controller using a maximum known delay is based on the integral time absolute error (ITAE) criterion. The main advantage of the approach presented herein is the design of a simple fuzzy controller using a known maximum allowable delay to deal with uncertainties and nonlinearities in the drilling process and delays in the network-based application. The results demonstrate that the proposed control strategy provides an excellent transient response without overshoot and a slightly higher drilling time than the CNC working alone (uncontrolled). Therefore, the fuzzy-control system reduces the influence of the increase in cutting force and torque that occurs as the drill depth increases, thus eliminating the risk of rapid drill wear and catastrophic drill breakage

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

Improvement of Takagi-Sugeno Fuzzy Model for the Estimation of Nonlinear Functions

Two new and efficient approaches are presented to improve the local and global estimation of the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The main aim is to obtain high function approximation accuracy and fast convergence. The main problem is that the T-S identification method can not be applied when the membership functions are overlapped by pairs. The approaches developed here can be considered as generalized versions of T-S method with optimized performance. The first uses the minimum norm approach to search for an exact optimum solution at the expense of increasing complexity and computational cost. The second is a simple and less computational method, based on weighting of parameters. Illustrative examples are chosen to evaluate the potential, simplicity and remarkable performance of the proposed methods and the high accuracy obtained in comparison with the original T-S model

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

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