Die vorliegende Arbeit behandelt die Integration von Überwachungs- und Diagnosefunktionen in die Maschinensteuerung unter Berücksichtigung steuerungsinterner Informationen. Hierfür werden statische und dynamische Einflüsse der Maschinenstruktur untersucht, berücksichtigt und an verschiedenen Werkzeugmaschinen an Beispielprozessen mit Messerkopffräsern verifiziert.

Das Reibverhalten, die Trägheit und die Dynamik im Prozess der Maschine beeinflussen die Signaleigenschaften der digitalen Antriebssignale nachhaltig und müssen berücksichtigt werden. Bevor eine allgemeingültige, steuerungsintegrierte Diagnose stattfinden kann, werden diese Einflüsse modelliert und einbezogen. Zusätzlich wird das Verhalten der Maschinenstruktur hinsichtlich der dynamischen Anregung im Prozess untersucht. Aus messtechnischen Untersuchungen und der Analyse des Regelkreisverhaltens aus Führungs- und Störfrequenzgang kann das dynamische Übertragungsverhalten zwischen Werkzeug und Antriebswelle modelliert werden.

Auf Basis dieser Ergebnisse werden schließlich für die Prozessstörungen ‚Überlast’ und ‚Werkzeugverschleiß’ Überwachungsmodule erarbeitet, die rein auf Daten und Signalen basieren, die in der Steuerung vorhanden sind. Zur Überwachung auf Kollision wird ein Signalmuster vorgestellt, das den Geschwindigkeitsbereich vorgibt, in dem es zum Bearbeitungskontakt zwischen Werkzeug und Werkstück kommen darf. Die Bildung dieses Signalmusters basiert auf Informationen über das Werkzeug und die aktuellen Geschwindigkeiten des Prozesses. Damit wird die Definition von Kraft- und Momentschwellen überflüssig. Im Fall einer Kollisionssituation werden schließlich steuerungsinterne Schutzmechanismen ausgelöst.

Ferner wird ein Algorithmus zur Amplitudenidentifikation auf die Antriebssignale angewandt. Durch die sich ändernden Prozessparameter im Laufe der Standzeit eines Fräswerkzeugs ist die Identifikation der Prozessparameter von besonderer Bedeutung. Hierfür werden verschiedene Ansätze zur Erkennung von Zahnvorschub und Überdeckungsgrad untersucht und vorgestellt. Am Beispiel eines Fräsprozesses mit einem Messerkopffräser werden diese Erkennungsmethoden verifiziert. Auf Basis dieser Parameter- und Amplitudenidentifikation wird des Weiteren gezeigt, dass der Verschleißzustand eines Werkzeugs verfolgt werden kann. Abschließend werden die vorgestellten Methoden an verschiedenen Werkzeugmaschinen angewandt, die Ergebnisse vorgestellt und auf Funktionalität überprüft sowie kritisch bewertet.

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Autor Rudolf, Thomas Martin
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Erscheinungsdatum 22.04.2014
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Werkzeugmaschinen

Rudolf, Thomas Martin

Adaptierbare Parametrierung von Diagnosesystemen durch Verwendung digitaler Antriebssignale in der Prozessüberwachung

ISBN: 978-3-86359-208-0
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Kurzbeschreibung

Die vorliegende Arbeit behandelt die Integration von Überwachungs- und Diagnosefunktionen in die Maschinensteuerung unter Berücksichtigung steuerungsinterner Informationen. Bevor eine allgemeingültige, steuerungsintegrierte Diagnose auf Basis der digitalen Antriebssignale stattfinden kann, werden Einflüsse auf diese modelliert und berücksichtigt. Auf Basis dieser Ergebnisse werden schließlich für die Prozessstörungen ‚Überlast’ und ‚Werkzeugverschleiß’ Überwachungsmodule erarbeitet. Abschließend werden die vorgestellten Methoden an verschiedenen Werkzeugmaschinen angewandt, die Ergebnisse vorgestellt und auf Funktionalität überprüft sowie kritisch bewertet.
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