Агляд маніторынгу стану інструмента (TCM)
Кантроль стану інструмента (TCM) адсочвае працу рэжучага інструмента падчас апрацоўкі (асабліва пры фрэзераванні з ЧПУ), сістэматычна правяраючы яго прадукцыйнасць, каб выявіць, калі тэрмін службы інструмента скончыўся з-за зносу, паломкі або сколаў. Інтэграцыя ў TCM розных датчыкаў, у тым ліку датчыкаў сілы рэзання, датчыкаў вібрацыі, датчыкаў акустычнай эмісіі або нават аптычных датчыкаў выявы, дазваляе ў рэжыме рэальнага часу прымаць рашэнні аб тэрмінах замены рэжучага інструмента або яго карэкціроўкі для паляпшэння якасці дэталі і скарачэння часу прастою станка для аптымізацыі выдаткаў на інструмент.
TCM адрозніваецца ад маніторынгу стану машыны, які кантралюе стан станка (г.зн. падшыпнікаў, шпіндзеляў, прывадных рухавікоў і структуры станка) шляхам маніторынгу такіх параметраў, як вібрацыя шпіндзеля, ток рухавіка або тэмпература, каб прадухіліць паломкі, звязаныя са станком, і падтрымліваць агульную спраўнасць сістэмы. Аднак маніторынг інструмента сканцэнтраваны выключна на стане рэжучага інструмента і яго ўплыве на працэс апрацоўкі; у той час як маніторынг машыны накіраваны на падтрыманне спраўнасці «станка», TCM падтрымлівае спраўнасць «інструмента». Як TCM, так і маніторынг машыны з'яўляюцца важнымі кампанентамі разумнай вытворчасці; аднак кожны з іх прызначаны для маніторынгу і дыягностыкі розных тыпаў паломак з выкарыстаннем розных тыпаў датчыкаў і дыягнастычных метадалогій.
Асновы зносу інструментаў
Знос па баках — найбольш распаўсюджаны тып зносу, які ўзнікае на мяжы паміж бакамі інструмента і апрацоўванай паверхняй, што з часам прыводзіць да эрозіі. Кратэрны знос узнікае на мяжы паміж стружкай і перадком інструмента, ствараючы паглыбленне з-за высокіх тэмператур і ўзаемадзеяння паміж стружкай і інструментам. Акрамя гэтых двух тыпаў зносу, існуе некалькі іншых тыпаў зносу, такіх як выкрашванне (дробная стружка адколваецца ад рэжучай абзы з-за цеплавога або механічнага ўдару); адгезія (матэрыял апрацоўванай дэталі прыварваецца да інструмента і адрываецца ад яго, забіраючы з сабой частку матэрыялу інструмента); дыфузія (атамы з апрацоўванай дэталі мігруюць у інструмент пры вельмі высокіх тэмпературах); і пластычная дэфармацыя (рэшткавая дэфармацыя рэжучай абзы інструмента з-за празмернага нагрэву або ціску).
Знос можна апісаць чатырма рознымі стадыямі. Першая стадыя вядомая як стадыя «прыпрацоўкі», і гэта пачатковая стадыя зносу рэжучай абзы, на якой узнікае нязначны знос, калі рэжучая абза пачынае прыстасоўвацца. Пасля завяршэння стадыі прыпрацоўкі пачынаецца другая стадыя, якая называецца «ўсталяваным станам». Гэта стадыя, на якой прагрэс зносу рэжучай абзы адносна стабільны. Аднак, калі ўмовы рэзання пагаршаюцца (напрыклад, павышэнне тэмпературы, зніжэнне астуджэння і г.д.), рэжучая абза пераходзіць у трэцюю стадыю, якая з'яўляецца стадыяй «хуткага зносу». Гэтая стадыя характарызуецца працяглым і паскораным зносам рэжучай абзы і ў рэшце рэшт пераходзіць у чацвёртую стадыю, якая з'яўляецца стадыяй «моцнага зносу». Падчас стадыі моцнага зносу рэжучая абза падвяргаецца катастрафічнаму разбурэнню (разбурэнню абзы) і/або моцнаму сколу, што прыводзіць да страты інструмента.
Хуткасць зносу залежыць як ад параметраў рэзання, так і ад уласцівасцей матэрыялу інструмента. Павелічэнне хуткасці рэзання, як правіла, павышае тэмпературу інструмента, што выклікае паскарэнне дыфузійнага і адгезійнага зносу. Высокія хуткасці падачы і/або глыбіні рэзання, як правіла, павялічваюць механічныя нагрузкі на інструмент, што паскарае ізаляцыю і сколы. На знос таксама моцна ўплываюць цвёрдасць і абразіўнасць матэрыялу апрацоўванай дэталі, паколькі абедзве характарыстыкі, як правіла, павялічваюць трэнне, цеплавыя нагрузкі і механічныя напружанні.
Метады кантролю зносу інструмента
Прамыя метады
Замест выкарыстання кантактных датчыкаў для вымярэння стану зносу інструмента, абедзве тэхналогіі прамога вымярэння зносу інструмента, пералічаныя ніжэй, выкарыстоўваюць машынны зрок або тэхналогію аптычных вымярэнняў для візуальнага вызначэння стану зносу інструмента шляхам прагляду выявы абзы або наканечніка рэжучага інструмента і вызначэння таго, ці зношаны рэжучы інструмент, шляхам аналізу выявы.
- Аптычныя/зоравыя метады
Высокаразрозныя выявы рэжучага інструмента фіксуюцца сістэмамі машыннага зроку на краі, кончыку або бакавой паверхні рэжучага інструмента да або адразу пасля фрэзеравання і аналізуюцца для вызначэння асаблівасцей зносу рэжучага інструмента, у тым ліку шырыні зносу па бакавой паверхні, сколаў або закруглення краю. Паколькі гэты тып вымяральнай сістэмы не кантактуе з рэжучым інструментам, ён не ўплывае на працэс апрацоўкі і можа быць усталяваны ўнутры шпіндзеля ЧПУ або дададзены да камеры, усталяванай непасрэдна на станку, для маніторынгу працэсу. Многія з гэтых сістэм выкарыстоўваюць простыя, базавыя метады апрацоўкі малюнкаў, такія як выяўленне краёў або сегментацыя малюнкаў на аснове парогаў, для вызначэння зон зносу рэжучага інструмента. Дзякуючы развіццю камер і сістэм асвятлення, гэтыя тыпы сістэм, як правіла, таннейшыя за іншыя сэнсарныя сістэмы і могуць быць мадэрнізаваны ў існуючыя канфігурацыі разумнай вытворчасці або Індустрыі 4.0.
- Аналіз тэкстуры паверхні і класіфікацыя дробназярністай выявы (ECADCL)
Іншы прамы метад вымярэння зносу інструмента - гэта аналіз апрацаванай паверхні, створанай рэжучым інструментам. Па меры затуплення рэжучага інструмента тэкстура паверхні змяняецца. Гэта робіцца шляхам атрымання здымкаў паверхні, створанай рэжучым інструментам, а затым прымянення да іх перадавых метадаў класіфікацыі малюнкаў для вызначэння стану рэжучага інструмента. Нядаўнім прыкладам гэтага метаду з'яўляецца ECADCL (Эфектыўнае навучанне каналу ўвагі, разбурэння і канструкцыі), метад навучання, які вызначае дробназярністыя адрозненні ў тэкстуры паверхні для класіфікацыі станаў зносу.
перавагі
- Той факт, што яны з'яўляюцца бескантактавымі, азначае, што метады вымярэння зносу інструмента на аснове зроку не перашкаджаюць механічнай працы працэсу апрацоўкі і не скарачаюць тэрмін службы датчыкаў.
- Метады вымярэння зносу інструментаў на аснове візуальнага назірання звычайна таннейшыя ў параўнанні з традыцыйнымі цяжкімі датчыкамі; многія з іх патрабуюць толькі стандартных камер, асвятлення і камп'ютэрнага праграмнага забеспячэння.
- Метады вымярэння зносу інструмента на аснове візуальнага назірання таксама гнуткія з пункту гледжання магчымасці лёгкай інтэграцыі ў існуючае абсталяванне з ЧПУ; напрыклад, камеру можна дадаць у зону змены інструмента станка або ўсталяваць унутры корпуса для праверкі рэжучага інструмента на месцы паміж праходамі.
Ускосныя метады
У параўнанні з прамым візуальным аглядам, ускосны метад традыцыйнай кітайскай апрацоўкі (TCM) выкарыстоўвае даныя датчыкаў для вызначэння стану рэжучага інструмента і не спыняе аперацыю апрацоўкі. Метад аналізуе даныя датчыкаў, якія змяніліся па меры зносу інструмента, каб бесперапынна і ў рэжыме рэальнага часу вызначаць ступень зносу.
- Маніторынг на аснове датчыкаў
Для гэтай мэты можна выкарыстоўваць мноства тыпаў дадзеных фізічных датчыкаў. Напрыклад, датчыкі вібрацыі вымяраюць, як з часам змяняецца дынамічнае паводзіны сістэмы шпіндзеля інструмента. Сігналы сілы і току рухавіка таксама могуць вымяраць павелічэнне энергіі, неабходнай пры зносе інструмента і павелічэнні супраціву машыны з-за зносу. Акрамя таго, датчыкі акустычнай эмісіі (АЭ) вымяраюць высокачастотныя хвалі напружання, якія ўзнікаюць падчас працэсу рэзання, і мікратрэшчыны, якія маюць высокую адчувальнасць да ранніх стадый зносу інструмента. Нарэшце, гукавыя і тэмпературныя сігналы могуць даць дадатковыя дадзеныя аб умовах рэзання. Хоць кожны з тыпаў датчыкаў мае свае перавагі, выкарыстанне толькі аднаго тыпу датчыка можа быць ненадзейным з-за шуму і складанага характару апрацоўкі.
датчык вібрацыі
- Мультысенсарнае аб'яднанне для павышэння надзейнасці
Каб мінімізаваць абмежаванні аднадатчыкавых сістэм, шматдатчыкавае аб'яднанне дадзеных выкарыстоўвае дадзеныя з некалькіх крыніц, такіх як АЭ, вібрацыя і гук, для распрацоўкі больш надзейнай і дакладнай сістэмы маніторынгу. Гэта дазваляе розным крыніцам дадзеных перакрыжавана правяраць інфармацыю, каб знізіць узровень ілжывых трывог, якія ўзнікаюць з-за шуму або іншых часова магчымых падзей, якія могуць паўплываць толькі на адзін тып датчыка. У канчатковым выніку, шматдатчыкавыя сістэмы аб'яднання дадзеных даюць значна больш поўную карціну працэсу апрацоўкі і, такім чынам, значна павышаюць надзейнасць дыягностыкі.
- Падыходы да аб'яднання дадзеных
Аб'яднанне дадзеных можа адбывацца на трох асноўных узроўнях:
- Аб'яднанне ўзроўняў сігналаў: неапрацаваныя дадзеныя з кожнага з датчыкаў аб'ядноўваюцца перад тым, як з іх вылучыць прыкметы. Новым прыкладам аб'яднання ўзроўняў сігналаў з'яўляецца вуглавая матрычная візуалізацыя, тэхніка, якая пераўтварае часовыя шэрагі дадзеных з некалькіх датчыкаў (напрыклад, дадзеныя з датчыкаў АЭ і вібрацыі) у двухмерныя выявы ў адценнях шэрага. Вуглавая матрычная візуалізацыя захоўвае часавыя сувязі паміж дадзенымі і забяспечвае магутны сродак для навучання мадэляў глыбокага навучання на аснове малюнкаў для класіфікацыі аб'яднаных дадзеных.
- Аб'яднанне ўзроўню прыкмет: асобныя прыкметы (напрыклад, статыстычныя ўласцівасці або частотныя кампаненты) здабываюцца з неапрацаваных дадзеных ад кожнага з датчыкаў. Затым вектары прыкмет аб'ядноўваюцца ў адзін вектар, які падаецца на ўваход алгарытму класіфікацыі.
- Аб'яднанне на ўзроўні рашэнняў: кожны паток дадзеных датчыка апрацоўваецца незалежна асобнай мадэллю для стварэння асобнага прагнозу зносу. Канчатковае рашэнне генеруецца шляхам аб'яднання асобных прагнозаў. Аб'яднанне асобных прагнозаў можа быць зроблена з выкарыстаннем розных метадаў, у тым ліку схемы галасавання або метакласіфікатара.
Падыходы, якія кіруюцца дадзенымі
Штучны інтэлект рэвалюцыянізуе фрэзерныя станкі з ЧПУ, выкарыстоўваючы машыннае навучанне і глыбокае навучанне для стварэння прагназуемага інтэлекту, які замяняе традыцыйны рэактыўны характар тэхнічнага абслугоўвання. Выкарыстанне штучнага інтэлекту ў фрэзерных станках з ЧПУ стварае аўтаматызацыю вылучэння прыкмет з дадзеных машыны і дазваляе кампаніям прагназаваць паломкі інструментаў з беспрэцэдэнтнай дакладнасцю.
Выкарыстоўваючы магутныя мадэлі, такія як згорткавыя нейронныя сеткі (CNN) і сеткі доўгай кароткатэрміновай памяці (LSTM), сучасныя сістэмы здольныя здабываць значныя асаблівасці з вялікіх аб'ёмаў дадзеных датчыкаў. Выкарыстанне глыбокіх рэшткавых сетак з механізмамі ўвагі (якія працуюць як функцыя "разумнага маштабавання") дазваляе аўтаматычна вызначаць ключавыя тэндэнцыі або заканамернасці ў вібрацыі, акустычных выпраменьваннях і сігналах току, адначасова выяўляючы і ліквідуючы неістотны фонавы шум. Такім чынам, гэтыя сістэмы дазваляюць праводзіць вельмі дакладную ацэнку стану інструмента ў рэжыме рэальнага часу.
Гэтыя падыходы на аснове штучнага інтэлекту аб'ядноўваюць некалькі крыніц дадзеных датчыкаў, што з'яўляецца адной з іх галоўных пераваг. Гэта дазваляе аб'яднаць усе адпаведныя дадзеныя ў адзіную агульную ацэнку стану рэжучага інструмента. Акрамя таго, гэта дазваляе пастаянна ўдасканальвацца праз навучанне (адаптыўнае навучанне). Іншымі словамі, сістэма будзе працягваць удасканальваць свае магчымасці прагназавання на аснове новых дадзеных, сабраных падчас рэальных аперацый. Гэты метад забяспечвае надзейны метад ацэнкі прадукцыйнасці рэжучых інструментаў пры працы ў розных умовах (розныя матэрыялы і параметры апрацоўкі).
Незалежна ад таго, ці гэта такарная, свідравальная, шліфавальная або фрэзерная апрацоўка, вынікі відавочныя: кампаніі могуць разлічваць на вельмі дакладныя (больш за 90%) прагнозы адносна таго, калі інструмент выйдзе з ладу, мінімізаваць колькасць незапланаваных прастояў і зэканоміць грошы, прадухіляючы страты дэталяў і дарагія паломкі інструментаў. Такім чынам, рэалізацыя стратэгіі прагнастычнага тэхнічнага абслугоўвання больш не з'яўляецца раскошай, а неабходным кампанентам для максімізацыі як прадукцыйнасці, так і тэрміну службы інструментаў у сучасных вытворчых умовах.
Сістэмы глыбокага навучання і інтэлектуальнага маніторынгу
Глыбокае навучанне прывяло да значных паляпшэнняў у маніторынгу зносу інструментаў на фрэзерных станках з ЧПУ дзякуючы цалкам новаму пакаленню інтэлектуальных сістэм, якія значна лепшыя за ўсе папярэднія пакаленні маніторынгу зносу інструментаў. Найбольш шырока выкарыстоўваным метадам з'яўляюцца глыбокія рэшткавыя сеткі, узмоцненыя модулямі ўвагі; адным з прыкладаў з'яўляецца згортачны модуль увагі блокаў (CBAM), які спалучае ў сабе магутнасць двух метадаў, дазваляючы інтэлектуальнай сістэме аўтаматычна выбіраць найбольш важныя характарыстыкі дадзеных датчыкаў і ігнараваць неістотную (шумавую) інфармацыю, адначасова значна павышаючы дакладнасць дыягностыкі.
Яшчэ адным важным паляпшэннем стала пераўтварэнне часовых шэрагаў дадзеных датчыкаў (вібрацыйных, акустычных і токавых) у двухмерную матрыцу, якая прадстаўляе сігнал як «візуальны вобраз». Паколькі гэтыя матрычныя сігналы апрацоўваюцца згорткавымі нейроннымі сеткамі (ЗНС), ЗНС апрацоўвае сігналы як «шаблоны», і гэта дазваляе выконваць велізарную колькасць аўтаматычнага вылучэння прыкмет, якое ніколі нельга было б выканаць ручнымі метадамі.
Аўтаматызаваны працэс дазваляе дакладна класіфікаваць станы зносу інструмента (пачатковы, нармальны, хуткі і моцны знос) дзякуючы высокадакладнай класіфікацыі і дасягае выключнай надзейнасці і дакладнасці дзякуючы непасрэднай апрацоўцы дадзеных з некалькіх датчыкаў, дасягаючы ўзроўню распазнавання больш за 90%. Гэта дае вам надзейную, заснаваную на дадзеных аснову для прагнастычнага тэхнічнага абслугоўвання, якая мінімізуе незапланаваныя прастоі і абароніць ваша абсталяванне ад сур'ёзных пашкоджанняў.
Прамысловая рэалізацыя і перавагі
- Прагназаванае абслугоўванне з дадзенымі ў рэжыме рэальнага часу: шматдатчыкавае выяўленне на базе штучнага інтэлекту вызначае прадукцыйнасць інструмента ў рэжыме рэальнага часу і, выяўляючы прыкметы зносу або непазбежнай паломкі (да таго, як яны адбудуцца), дазваляе неадкладна прымаць меры.
- Скарачэнне адходаў і аптымізацыя выкарыстання інструментаў: прагназаванне таго, калі інструмент выйдзе з ладу, максімізуе яго патэнцыял выкарыстання, мінімізуючы колькасць разоў, калі інструмент трэба будзе замяніць, і, такім чынам, памяншаючы адходы, якія ўтвараюцца з-за няспраўных або нефункцыянальных інструментаў.
- Павышэнне стабільнасці вытворчасці: падтрыманне стабільных умоў на інструментах, якія выкарыстоўваюцца ў вытворчых працэсах, забяспечвае стабільнасць вырабленай прадукцыі, павышае агульную якасць прадукцыі і мінімізуе адрозненні.
- Базавыя тэхналогіі для разумных вытворчых сістэм: вышэйзгаданыя тэхналогіі з'яўляюцца ключавымі кампанентамі Прамысловасці 4.0 (разумных вытворчых сістэм), якія забяспечваюць магчымасць праводзіць прагнастычнае тэхнічнае абслугоўванне на аснове дадзеных і дазваляюць аўтаматызавана планаваць тэхнічнае абслугоўванне.
Праблемы і абмежаванні
- Якасць і аб'ём дадзеных: якасць выкарыстоўваных дадзеных вельмі важная для эфектыўнага маніторынгу. Аднак «шум» датчыкаў (выпадковыя ваганні ў выхадным сігнале) можа пагоршыць якасць дадзеных. Акрамя таго, той факт, што аб'ём дадзеных, даступных на ранніх або экстрэмальных стадыях зносу, значна меншы за аб'ём дадзеных, даступных падчас звычайных стадый зносу інструмента, можа ўскладніць мадэлі вызначэнне ўсіх станаў інструмента.
- Высокія патрабаванні да вылічальнай магутнасці: Нягледзячы на тое, што такія мадэлі, як глыбокія сеткі рэшткавых дадзеных, забяспечваюць высокі ўзровень дакладнасці ў вызначэнні стану інструмента, яны маюць вялікія патрабаванні да вылічальнай магутнасці. Каб дасягнуць прымальнай прадукцыйнасці з дапамогай гэтых мадэляў, кампаніям звычайна трэба інвеставаць у перадавыя графічныя працэсары (GPU), і яны могуць быць не ў стане зрабіць гэта на існуючым абсталяванні.
- Абмежаваная ўзагальненасць: мадэлі, навучаныя для канкрэтнага прымянення, звычайна нельга абагульніць для выкарыстання ў розных прымяненнях. Такім чынам, выкарыстанне той жа мадэлі, якая выкарыстоўвалася для кантролю зносу інструмента на фрэзе, для кантролю зносу інструмента на свердзеле або для кантролю зносу інструмента на новым тыпе матэрыялу або нават на новым тыпе станка з ЧПУ, можа прывесці да зніжэння дакладнасці вынікаў, калі мадэль не будзе перавучана з пэўнымі выдаткамі і намаганнямі.
- Усталёўка/інтэграцыя сістэм: інтэграцыя сістэм мадэрнізацыі для сучасных сістэм маніторынгу ў розныя тыпы абсталявання з ЧПУ можа быць складанай з-за складанасці, інвазіўнасці і выдаткаў на ўстаноўку датчыкаў і абсталявання для збору дадзеных на розных станках з ЧПУ. У выніку шырокае ўкараненне гэтай тэхналогіі з'яўляецца складаным у многіх галінах прамысловасці.
Conclusion
Выяўленне зносу інструментаў стала асноўным кампанентам інтэлектуальнай вытворчасці, забяспечваючы больш разумны і арыентаваны на дадзеныя падыход да апрацоўкі з ЧПУ (фрэзеравання з ЧПУ). Выкарыстанне перадавых сэнсарных тэхналогій (акустычныя выпраменьванні, вібрацыі, рассеяны паток, ток) у спалучэнні са штучным інтэлектам (ШІ) і магчымасцямі глыбокага навучання сучасных інструментаў маніторынгу дазваляе прагназаваць апрацоўку і адаптыўнасць. Сучасныя сістэмы маніторынгу зносу інструментаў цяпер могуць выяўляць, калі інструмент знаходзіцца ў стане зносу, і прадказваць, калі ён выйдзе з ладу, тым самым дазваляючы прымаць прафілактычныя меры. Інтэлектуальная вытворчасць дасягае сваёй канчатковай мэты дзякуючы гэтым прагназаваным і адаптыўным магчымасцям апрацоўкі. Яна дазваляе павысіць дакладнасць, значна скараціць незапланаваныя прастоі і выдаткі на інструменты, а таксама павысіць агульную прадукцыйнасць. Гэтыя дасягненні забяспечваюць інтэлектуальную эвалюцыю аперацый з ЧПУ і адзначаюць новы ўзровень эфектыўнасці і надзейнасці аперацый з ЧПУ.
