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技術趨勢
技術「精」靈 熱變位補正技術探討
2019.03.18∣瀏覽數:543

第29屆日本國際工具機展(JIMTOF 2018), 在IoT(物聯網)與AI(人工智慧)為主架構下,各 家機械廠均呈現獨特的技術能量,以吸引眾人 目光。同時間陪伴的工具機發展數十年的「熱 變位補正」技術,於資訊設備、處理器運算能 力強日漸增強的時代並沒有被拋諸腦後,而是 以AI熱變位補正的架構與大家見面。
文 ◆ 蘇春維

DMG MORI延續先前的熱變位與熱穩定技 術,展出AI熱變位補正機能。透過狀態分析器 的功能,運用預先安裝在機台內部60多個各式 的感測器,將感測器的訊息資料傳送到雲端,於雲端中於雲端中進行儲存、收集、分析等工 作,主要為監控機台狀態。當中有一部分是溫 度感測器,提供AI熱變位補正計算,透過深層 學習建立補償模型,用於熱變位補正以達到加 工精度的準確控制。如圖(一)所示。不僅僅是機 台內部溫度監控,還加入的環境溫度的監控, 已做到最佳的溫度管理。

然而在邁入AI時代,DMG MORI依然呈現出 要將機台的各部位溫度進行控制,如高速主軸 的芯軸、軸承、法蘭、外罩、滾珠螺桿、進給 軸螺帽座、軸承座、熱對稱的鑄件結構、結構鑄件冷卻循環等等,唯有將根基顧好,讓機台 狀態穩定,才有往AI發展的本錢。

FANUC持續發表AI熱變位補正,此功能是 用於檢測安裝機台內部的溫度變化,與多個外 部環境溫度感測計之溫度變化,已獲得溫度數 據,在運用機械深度學習技術來預測與補正由 溫度變化產生之熱變位。與傳統方式的熱變位 補正機制,其精度可提高約40%。如圖(二)所示。

AI熱變位補正共分為三階段,第一階段為收 集溫度與變位量數據資料,用於機械學習(深度 學習)資料模型開發;第二階段再運用模型開發 軟體,機械學習建立熱變位模型,第三階段為實際熱變位補正,並將FANUC開發之多感測器 單元I/O單元安裝於機台內部與控制器連線,用 以收集機台內外的溫度變化資料,該模型從當 下溫度計算預測熱變位量,再進行最正確的熱 變位補正。目前成功應用於小型3軸加工機和單 系統單軸之車床上,補正效果如圖(三)所示。

MAZAK SMOOTH THERMAL SHIELD的熱 變位補正功能,為監測熱變位和環境溫度、冷 卻液溫度,用以實現穩定的加工精度,以滿足 使用者的加工需求。在環境溫度變化同時,主 軸加工時產生熱量,冷卻液溫度隨之上升,進 而影響加工精度,THERMAL SHIELD會透過機 台內部、外部配置之溫度感測器,以檢查各部 位溫度變化,此溫度訊息和熱位移校正量將存 儲於控制器內,並顯示在螢幕上,再針對熱變 位補正量進行倍率的調整。如圖(四)所示。

MITSUBISHI控制器在e-F@ctory核心概念 下,發展出AI熱變位補正功能,如圖(五)所示。 使用溫度感測器偵測機器運轉過程中的環境溫 度和機台內部的熱量,運用事先建立好的熱補 償模型,估算由於溫度變化引起的熱變位,根 據機器當下狀況進行熱變位補正。
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