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Automatización de los procesos de mecanizado a alta velocidad:
Estado de la investigación en el Instituto de Automática Industrial
AUTOMATIZACIÓN
DE LOS PROCESOS
DE MECANIZADO A
ALTA VELOCIDAD
Estado de la investigación en el
INSTITUTO DE AUTOMÁTICA INDUSTRIAL
Portugal, Junio 2004
CTRA. CAMPO REAL, Km. 0,200
Portugal,
Junio
2004 DEL REY
28500
ARGANDA
(MADRID) ESPAÑA
TEL.: 91 871 19 00
FAX: 91 871 70 50
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José Ramón Alique López
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Procesos de fresado a alta velocidad:
- Incremento de la productividad (TAV)
- Reducción de fuerzas de corte.
- Disminución tiempos de corte.
- Integridad superficial mejorada.
- Proceso más estable (menores vibraciones).
- Textura superficial mejorada.
- Mecanizado paredes delgadas (aeronáutica).
- Reducción de espirales de viruta.
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Características mecanizado a alta velocidad:
- Incertidumbre (vaguedad y ambigüedad) y
conocimiento incompleto.
Nuevos retos:
- Alta velocidad.
- Incorporación de funciones objetivos.
Nuevo paradigma:
Maximizar la tasa de arranque de viruta, minimizando la tasa de
desgaste de la herramienta y manteniendo la calidad, dimensional y
superficial, de TODAS las piezas mecanizadas.
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Nuevas estructuras de control jerárquico multinivel:
- Nivel máquina:
Optimizar el comportamiento dinámico de la máquina.
- Nivel proceso:
Incrementar la productividad extremando parámetros
tecnológicos sujeto a restricciones.
- Nivel supervisor:
Dirigir el proceso de forma optimizada de acuerdo con
la función objetivo establecida.
Nivel máquina:
Sistemas CNC de arquitectura abierta actuales
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Nivel proceso:
- Control de variables de proceso que afectan directamente la
productividad de la máquina.
- Control de las fuerzas de corte.
Control de las fuerzas de corte:
- F=K dß vg fa (ganancia: K dß vg)
- Proceso de ganancia variable.
Técnicas de Control adaptativo:
- Ganancia variable con estimación explícita de parámetros
- Modelo de referencia:
* Controlador con linealización
* Con transformación logarítmica
* Controlador no lineal
* Controlador robusto.
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Control de fuerzas de corte basado en técnicas de
Inteligencia Artificial:
- Control borroso autosintonizado.
- Control por Modelo Interno (IMC)
* Controlador directo inverso (DIC)
* Control con ambos modelos
Control borroso
Control por modelo interno
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Sistema sensorial de mecanizado
- Monitorización de la herramienta.
- Monitorización del proceso.
- Monitorización de la máquina.
Monitorización estado de la herramienta
- Técnicas de visión artificial.
- Fuerzas de corte, ratio avance/corte.
- Emisión acústica
Peculiaridades mecanizado a alta velocidad y micromecanizado
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Monitorización del proceso de mecanizado
- Detección de chatter regenerativo.
- Predicción calidad superficial.
- Predicción precisión dimensional.
Chatter regenerativo
- Incremento notable fuerzas de corte.
- Desgaste anómalo o rotura de herramienta.
- Muy baja calidad superficial.
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Detección chatter regenerativo
- Densidad espectral de alguna señal característica
del proceso. Utilización de algún valor de umbral
empírico.
- Presión sonora / fuerza de corte / par de corte
- Ratio: R = ( Gs / Gn) 2
Gs: Varianza señal acelerómetro baja frecuencia
Gn:
“
“
“
alta
“
R < < 1: Chatter regenerativo.
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Acelerómetros, sensores de emisión acústica,
dinamómetros en el cabezal, la bancada y la mordaza
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Predicción calidad superficial
- Integridad superficial.
- Textura superficial.
Rugosidad superficial
- Función del filo de corte de la herramienta.
- Función de las propiedades del material de la pieza.
Influencia directa:
Fricción - fatiga y resistencias electrónica y térmica
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Predicción de la rugosidad superficial
- Predicción - no medida - En-proceso
Los sensores basados en visión o emisión acústica no han
funcionado en el ambiente de taller
Modelos predictivos
- Modelos mecanísticos: modelado geométrico.
- Modelos empíricos: modelado observacional.
- Modelos semiempíricos.
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Modelos empíricos de rugosidad
- Modelos estadísticos, ecuaciones de regresión
múltiple no lineal.
- Modelos de Inteligencia Artificial (neuroborrosos,....)
Modelos estadísticos
Relaciones funcionales del tipo:
Ra = c ha1 fa2 ra3 da4 sa5
Otros añaden la vibración por revolución.
Contribuciones contrapuestas
- La productividad y la rugosidad superficial son
variables de mérito contrapuestas.
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Modelos de Inteligencia Artificial
Redes Neuronales Artificiales (RNA)
- Capacidad de aproximar cualquier función.
- Funcionamiento adecuado en presencia de ruido.
- Comportamiento correcto con falta de datos.
- Facilidad para tener en cuenta interacciones
desconocidas.
- Buena generalización.
Las RNA constituyen una buena alternativa en el caso de
inexistencia de modelos analíticos o cuando un modelo
representado por un polinomio de bajo orden resulta
inapropiado.
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El nivel supervisor:
- Está relacionado básicamente con la calidad del producto.
- Deberá incorporar todos los factores no explícitamente
tratados y compensados en los niveles máquina y proceso.
- Deberá tener en cuenta las estrategias de mecanizado
específicas para cada operación.
- Deberá suministrar, en tiempo real, los valores de las
condiciones de corte y variables de proceso.
Funcionalmente:
- Supresión automática del chatter.
- Control de la calidad, superficial y dimensional, de las
piezas mecanizadas.
- Implementación de las estrategias de mecanizado.
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Supresión automática del chatter:
- En base a los diagramas de lóbulos de estabilidad.
- En base a la modificación (modulación) de la velocidad
de corte.
Diagramas de lóbulos de estabilidad
Métodos de identificación
- Métodos analíticos
- Métodos analítico-experimentales,
predicción analítica del chatter donde la función de
transferencia de sistemas de varios grados de libertad
se identifica mediante ensayos dinámicos estructurales
no destructivos.
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Modificación de la velocidad de corte:
- Supresión activa mediante la modulación adaptativa
de la velocidad de corte.
- Supresión pasiva mediante fresas cuyos dientes
están irregularmente espaciados.
Control en proceso de la calidad de las piezas:
- Predicción en proceso de la rugosidad superficial.
- Análisis de los factores que afecten la
rugosidad superficial.
- Modificación en proceso de las variables más asequibles.
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Factores que afectan a la rugosidad superficial:
- Parámetros y variables de mecanizado.
- Propiedades de la herramienta de corte.
- Propiedades de la pieza a mecanizar.
- Fenómenos de corte (vibraciones, aceleraciones, ....)
Posibles estrategias de control de rugosidad:
- Operaciones libres del chatter.
- Valor optimizado de las velocidades de corte.
- Valor optimizado de las velocidades de avance.
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Estrategias de mecanizado de acuerdo con la función objetivo
Sistemas de ayuda a la programación:
- Funcionan pre-proceso.
- Simuladores geométricos.
- Simuladores del proceso
- En Red, Internet.
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Consideraciones finales:
- Resultados notables a nivel laboratorio. Escasa implantación
en taller.
- Falta de coordinación. Se trabaja por modas.
- Escasez de CNC de arquitectura abierta.
- Falta de estandarización de estos procesos.
- Demasiados fracasos prácticos.
Líneas de investigación:
- Sistemas de monitorización, supervisión y control embebidos
- Redes de datos, sin cable.
- Papel de Internet.
- Localización de los talleres, máquinas y procesos dejará
de tener importancia.
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Muito obrigado por sua atençao.
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