Nadzor oštrice reznog alata korištenjem signala upravljačkog sustava

Abstract

Za blago prizemljenje aviona potrebno je da vješt i iskusan pilot uskladi upravljačke aktivnosti sa stanjem i položajem aviona, uzimajući u obzir vanjske poremećaje (vjetar, kiša snijeg, signalizacija..). Pogreška u bilo kojem trenutku procesa upravljanja, ili značajnije zanemarivanje vanjskih utjecaja, može imati za posljedicu grubo prizemljenje ili u najgorem slučaju pad. Slična se analogija može primijeniti i na proces nadgledanja stanja alata i stroja kao temelja fleksibilne autonomne proizvodnje. Proces obrade je izuzetno dinamičan, kompleksan i ovisan o nizu utjecaja. \Ne može se promatrati izdvojeno, već zahtijeva holistički pristup u kojem se menusobno prožimaju karakteristike stroja, procesa, alata, obratka i okoline. Djelomično promatranje sustava i nemogućnost prenosivosti pojedinih rješenja, nadgledanje procesa obrade izdvaja kao ograničavajućih faktora u globalnoj primjenjivosti autonomnih sustava. Prilagonavanje okolini i uvjetima procesa, jednostavnost i brzina učenja, ključne su komponente uspješnosti budućih sustava nadzora i bitna pretpostavka prenosivosti metoda nadzora. Shodno tome ovaj rad je rezultat nastojanja da se obuhvati cjeloviti prikaz procesa nadgledanja alata i predloži jedno od mogućih rješenja. U prvom dijelu rada opisana je struktura obradnih strojeva, a potom i procesa obrade s težištem na glodanje. Analizirani su oblici i mehanizmi trošenja te metode prihvata i obrade signala. Predložen je skup značajki te postupak izbora dominantnih značajki u odnosu na promatranu pojavu. Analizirani su utjecaji trošenja alata na pojedine značajke. Provedena je analiza postojećih sustava nadzora, te je predložen sustav temeljen na modularno orijentiranoj strukturi koja dozvoljava razvoj softverskih modula za različita područja rada. Postavljene su osnove procjene parametara posmičnih osi kao sredstva izdvajanja mehaničkog dijela šuma iz digitalnih signala pogonskih sustava obradnog stroja s ciljem izbjegavanja potreba za dodatnim senzorima i hardverskim sklopovima. Opisan je postupak odrenivanja funkcija obradivosti kao mogućeg sredstva nadopune mjerenih podataka u svrhu skraćenja učenja neuronskih mreža. Korištena je neparametarska spektralna analiza signala kod detektiranja krzanja alata. Opisana je struktura modularne neuronske mreže kao temelja budućih sustava strukturiranih od lokalnih eksperata osposobljenih za pojedina područja djelovanja. U drugom dijelu rada, kroz provedeno eksperimentalno istraživanje, verificirane su predložene metode. Analiziran je odabir značajki trošenja kod različitih uvjeta odvijanja eksperimenta. Testiran je utjecaj kombinacija različitih značajki na kvalitetu nadzora. Analiziran je utjecaj promjene tvrdoće i dubine obranivanog materijala, na ponašanje predloženog sustava nadzora. Istražen je potencijal sustava nadzora alata integriranog u upravljački sustav stroja. Testirana je neparametarska metoda procjene spektra snage kod krzanja alata za proces glodanja