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Nichtinvasive Identifikation von Regelstreckenparametern für elektromechanische Achsen

 
: Hellmich, Arvid

Auerbach: Verlag Wissenschaftliche Scripten, 2014, 220 S.
Zugl.: Chemnitz, TU, Diss., 2014
Berichte aus dem IWU, 85
ISBN: 978-3-95735-017-6
Deutsch
Dissertation
Fraunhofer IWU ()
Antriebstechnik; Identifikation; experimentelle Modellbildung; elektromechanische Achse; natürliche Prozessanregung; nichtinvasiv; Massenträgheitsmoment; Reibung; Anregungsdetektion; Fehlerbewertung; Versuchsstand; Werkzeugmaschine; drive control; identification; experimental modelling; electromechnical axis; natural process excitation; non-invasive; non-invasive; friction; excitation detection; similarity estimation; test rig; machine tool

Abstract
Informationen über den Prozess sind ein Schlüssel für die ressourceneffiziente Fertigung mit Werkzeug- und Produktionsmaschinen. Die zunehmende Integration und Leistungsfähigkeit von Steuerungstechnik und elektromechanischen Achsen bietet dazu die Möglichkeit, zusätzliche Signale zu messen. Um aus diesen prozessrelevante Parameter zu extrahieren, müssen Identifikationsansätze zu Rate gezogen werden. Aus der Vielzahl möglicher Methoden zur experimentellen Modellbildung sind für die zyklisch wiederkehrende, prozessbegleitende Identifikation im Gegensatz zur Maschineninbetriebnahme diejenigen interessant, die ohne Testsignale und damit ohne Einfluss auf den Prozess auskommen.
Die Untersuchung derartiger nichtinvasiver Verfahren bildet den Kern der vorliegenden Arbeit. Das Ziel besteht darin, allgemeingültige Aussagen für diese Klasse der experimentellen Modellbildung zu erarbeiten. Dazu werden Erweiterungen eines Parameterschätzverfahrens erarbeitet, die nötig sind, um adäquate Identifikationsergebnisse auch ohne deterministische Prozessanregung erzielen zu können.
Diese Erweiterungen werden in Form von Modulen aufbereitet und anhand einer breiten Basis von Beispielbewegungen experimentell untersucht. Schließlich wird die praktische Anwendbarkeit derartiger Ansätze anhand einer beispielhaften Zerspanoperation mit einer Werkzeugmaschine nachgewiesen.

 

Process information are one key aspect for a resscource-efficient production with machine tools and production machines. The ongoing integration of functionality and the increasing performance of controller systems as well as of electromechnical axes offers new possibilities to measure additional signals. Methods of system identification then have to be utilized, to extract relevant process information from the captured signals. For a cyclic, process parallel identification, methods without specific test signals and therefore without any influence to the production process are of special importance.
The investigation of those so called non-invasive methods forms the main aspect of the dissertation thesis. The goal is to derrive universally valid statements for this class of identification algorithms. For this matter, various extensions have to be exploited to ensure an adequate system modelling even without deterministc process excitation. The extensions are classified as modules. They are experimentally investigated based on various movement sequences with different test rigs. In a final step, their applicability is proven or a machining operation with a state of the art machine tool.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-324072.html