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TwinCAT Machine Learning 助力優(yōu)化智能地腳螺栓生產(chǎn)線
來源: 倍福作者: 倍福時(shí)間:2021-09-15 11:09:01點(diǎn)擊:4887

在這個(gè)應(yīng)用中,一家專門從事緊固件生產(chǎn)跨國(guó)公司需要生產(chǎn)各種地腳螺栓。瑞士東部應(yīng)用科技大學(xué)(Ostschweizer Fachhochschule)的布克斯校區(qū)最近開展了一個(gè)開發(fā)項(xiàng)目,旨在從現(xiàn)有的設(shè)備數(shù)據(jù)中實(shí)時(shí)確定相關(guān)金屬套筒的密封質(zhì)量,并將其作為學(xué)士學(xué)位論文的一部分。實(shí)踐證明,通過倍福 TwinCAT Machine Learning 軟件實(shí)施的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是一種合適的解決方案。


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項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)(左起):OST 計(jì)算工程研究所(ICE)科學(xué)助理 Christian Egger,ICE 講師 Christoph Würsch 教授博士,以及研發(fā)工程師 Robin Vetsch


機(jī)械地腳螺栓一般由螺栓、墊圈、六角螺母和金屬套筒組成。套筒和鉆孔壁之間的摩擦力確保了在使用時(shí)有足夠的附著力。用金屬螺栓的錐形頭分開套筒與鉆孔,以便給鉆孔施加附著力所需的正向力。


項(xiàng)目目標(biāo)

該項(xiàng)目由研發(fā)工程師Robin Vetsch負(fù)責(zé),作為瑞士東部應(yīng)用科技大學(xué)系統(tǒng)科技學(xué)士學(xué)位課程的一部分,重點(diǎn)關(guān)注預(yù)成型沖孔套筒封閉連接地腳螺栓錐頸的密封過程。預(yù)成型的金屬套筒采用新開發(fā)的制造方案,通過兩個(gè)伺服缸密封在螺栓頸部。兩個(gè)伺服缸由倍福的 AX5206 伺服驅(qū)動(dòng)器精確控制。


這個(gè)學(xué)士學(xué)位畢業(yè)論文項(xiàng)目的目標(biāo)是借助機(jī)器學(xué)習(xí)方法開發(fā)一個(gè)全自動(dòng)質(zhì)檢程序。質(zhì)檢程序?qū)H使用現(xiàn)有的設(shè)備數(shù)據(jù)源,即無需安裝額外的傳感器。在開展這個(gè)項(xiàng)目之前,操作人員基本都是使用量具手動(dòng)檢查螺栓套

筒的密封質(zhì)量。現(xiàn)在表明,根據(jù)質(zhì)量規(guī)范,所有外殼都可以分為三個(gè)不同的等級(jí)(閉合過松,正好,閉合過緊)。此外,需要使用回歸分析法預(yù)測(cè)包圍套筒關(guān)鍵的幾何數(shù)據(jù)(套筒寬度、高度和開口)。對(duì)密封過程進(jìn)行 100% 檢驗(yàn)可以在早期階段檢測(cè)出異常趨勢(shì)或偏差。


一個(gè)圓柱形測(cè)試套筒用作質(zhì)量基準(zhǔn)。用套筒密封的螺栓必須完全適合這個(gè)規(guī)格,也就是說,套筒不能把螺栓閉合得過緊或過松。根據(jù)對(duì)密封過程進(jìn)行的各種FEM仿真結(jié)果,定義會(huì)影響密封結(jié)果的參數(shù)。然后根據(jù)這些信息進(jìn)行調(diào)整,隨后進(jìn)行大量的密封測(cè)試,期間用TwinCAT Scope軟件示波器記錄來自兩個(gè)伺服缸的所有重要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),如功耗、扭矩和伺服電機(jī)的滯后誤差。


將 ML 集成到設(shè)備控制器中在一個(gè)經(jīng)典的 ML 框架內(nèi)開發(fā)了一個(gè)非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型(這里是 Scikit Learn),并在所記錄的測(cè)試數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練。機(jī)器學(xué)習(xí)框架內(nèi)的工作包括準(zhǔn)備和選擇數(shù)據(jù)、建模和訓(xùn)練合適的 ML 算法及其評(píng)價(jià)。在這個(gè)開發(fā)步驟中會(huì)生成一個(gè)訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,它表示輸入和目標(biāo)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。在TwinCAT 3中布署訓(xùn)練好的ML模型接口與數(shù)據(jù)接口一樣都是開放式的,并支持行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換(ONNX)格式。


項(xiàng)目的下一步是將訓(xùn)練好的ML模型實(shí)時(shí)集成到設(shè)備控制器中。Robin Vetsch介紹說,他們?yōu)榇耸褂昧?TwinCAT 3 Neural Network Inference Engine(TF3810),有了這個(gè)軟件,只需幾行代碼,即可使用非常簡(jiǎn)單的方式在TwinCAT實(shí)時(shí)環(huán)境中實(shí)施轉(zhuǎn)換為ONNX格式的模型。在進(jìn)行此類在TwinCAT 3中布署ML模型時(shí),導(dǎo)出的 ML 模型被轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制格式(.bml),然后存儲(chǔ)在目標(biāo)系統(tǒng)(嵌入式控制器或控制柜式PC)中。在加載 .bml 文件后,Runtime 模型將自身配置為在工業(yè)PC的CPU上有效地執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的推理計(jì)算。這樣可以就確保所生成的模塊是一個(gè)實(shí)時(shí)推理引擎,能夠無縫集成到 TwinCAT 3 中,并支持 TwinCAT 3 中所有常見的編程方法:從 PLC、C/C++ 或直接通過循環(huán)任務(wù)調(diào)用該模塊。


項(xiàng)目取得重大成果

由于執(zhí)行了為檢測(cè)地腳螺栓而訓(xùn)練好的ML模型,因此能夠以+/-0.15毫米的精度(相當(dāng)于相對(duì)誤差低于2%)分析評(píng)估密封套筒的高度和寬度,并能夠以10%的相對(duì)誤差分析套筒開口。它可以作為一個(gè)簡(jiǎn)化后的近似值,確定所使用的測(cè)試套筒是否滿足規(guī)定密封套筒的高度和寬度。我們?yōu)榇耸褂昧薓LP(多層感知機(jī))類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模型的輸出變量是套筒寬度、高度和開口的估算值。通過在PLC中定義的簡(jiǎn)單極限值,還可以實(shí)現(xiàn)除回歸分析法之外的簡(jiǎn)單分類法。

 

據(jù)Robin Vetsch 介紹,公司通過基于數(shù)據(jù)的質(zhì)量檢測(cè)獲得了很多優(yōu)勢(shì)。這樣,無需額外的傳感器或測(cè)試工位即可實(shí)現(xiàn)100%在線質(zhì)量檢測(cè)。此外,每個(gè)密封過程的現(xiàn)有質(zhì)量數(shù)據(jù)可用于進(jìn)行更詳細(xì)的分析。ML 解決方案的實(shí)時(shí)能力為盡早剔除檢測(cè)到的壞件提供了最佳基礎(chǔ)。最后,通過TwinCAT HMI的詳細(xì)趨勢(shì)顯示,操作人員可以在需要時(shí)迅速做出響應(yīng)。


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測(cè)試統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可視化顯示

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將套筒寬度作為套筒密封質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)之一來表示



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