ForschungDissertations
Statistische Verfahren zur selbstlernenden Überwachung spanender Bearbeitungen in Werkzeugmaschinen.

Statistische Verfahren zur selbstlernenden Überwachung spanender Bearbeitungen in Werkzeugmaschinen.

Categories Doktorarbeiten
Year 2009
Authors Brinkhaus, J.:
Published In Berichte aus dem IFW, Band 05/2009, 126 S., ISBN 978-3-941416-31-4, PZH Produktionstechnisches Zentrum GmbH.
Description

Für die Dokumentation: Werkzeugmaschinen, Statistische Prozesskontrolle, SPC, Prozessüberwachung, Werkzeugbruchüberwachung

Prozessüberwachungssysteme für die Serienfertigung in Werkzeugmaschinen müssen
nach dem Stand des Wissens aufwändig parametriert werden, bevor sie zuverlässig
funktionieren. Das Bedienpersonal einer Werkzeugmaschine muss an der Überwachung einstellen, welche Steuerungs- und Sensorsignale ausgewertet werdenund wie diese überwacht werden sollen.
Im Rahmen dieser Arbeit wurden Methoden erforscht, mit denen Prozessüberwachungssysteme fehlerhaft verlaufende Bearbeitungsprozesse selbstständig erkennen können. Die Ergebnisse wurden anhand von Dreh-, Fräs, Bohr- und Gewindeschneidprozessen erarbeitet und verifiziert. Der Schwerpunkt der Untersuchungen lag auf Methoden, die statistische Auswertungen zur Bewertung von Sensorsignalen nutzen. Nimmt ein Sensorsignal einen Verlauf, der nach Sicht dieser Auswertungen ungewöhnlich ist, wird ein Alarm ausgelöst.
Eines der wichtigsten Ziele bei Durchführung der Arbeit war es, eine spätere Übertragbarkeit der Forschungsergebnisse auf die industrielle Praxis zu gewährleisten. Dies wurde unter anderem dadurch sichergestellt, dass ausschließlich industrietypische Sensorik zum Einsatz kam. Ferner wurden die erforschten Verfahren auf ein in Eigenentwicklung entstandenes, selbstlernendes Prozessüberwachungssystem für Werkzeugmaschinen portiert.
Dabei konnte gezeigt werden, dass die Ergebnisse dieser Arbeit die Realisierung von Prozessüberwachungssystemen ermöglichen, die auch ohne eine vorherige manuelle Parametrierung zuverlässig funktionieren.
Sowohl die Potentiale der Überwachungsalgorithmen, als auch ihre Einsatzgrenzen, werden in dieser Dissertation ausführlich beschrieben.