Monitorización del proceso de mecanizado

Participantes

Etxetar

Universidad Politécnica de Madrid

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Industria

Monitorización de condiciones

Monitorización de máquinas mediante técnicas de aprendizaje automático apropiadas para su aplicación en entornos dinámicos, donde las fallas no son muy comunes y están relacionadas con la degradación.
Monitorización en tiempo real el estado de los rodamientos con respecto a la referencia generada.

Desarrollar un sistema de monitorización de máquinas que permita la detección de fallas en elementos críticos, en este caso, el cabezal del husillo.
Desarrollar primeros pasos para la detección de anomalías en procesos altamente dinámicos.

Tamaño del conjunto de datos: 1 GB / día
Número de variables: 10 - 110
Tiempo de muestreo: 50 - 100 ms
Se ha podido desarrollar sistemas de adquisición de datos que aseguran su calidad extrayéndolos de sistemas de producción como máquinas herramienta.
Una vez asegurada esta calidad, se desarrollaron los primeros patrones de máquina.
Estos patrones se han examinado y comparado con la referencia para detectar posibles desviaciones en relación con la referencia.
Este sistema permite monitorizar el estado del cojinete delantero del cabezal del husillo. Su falla puede hacer que la máquina y la línea de producción se detengan.

Autor: J. Diaz-Rozo, C. Bielza, y P. Larrañaga

Título: Machine learning-based CPS for clustering high throughput machining cycle conditions

Publicación: Procedia Manufacturing, vol. 10, pp. 997-1008

Fecha: January 2017