Voorspelling van gereedschapsssporen bij het bewerken houdt in hoe gereedschappen in de loop van de tijd afbreken en hun resterende levensduur schatten. Nauwkeurige voorspellingen kunnen de productie-efficiëntie verbeteren, kosten verlagen en machinestoringen voorkomen. Wiskundige modellen spelen een cruciale rol bij het analyseren van sensorgegevens en het modelleren van slijtageprocessen.

Soorten gereedschapskleding

Er zijn verschillende soorten gereedschap slijtage, elk met verschillende kenmerken. Deze omvatten flank slijtage, krater slijtage, en inkeping slijtage. Herkennen van deze soorten helpt bij het selecteren van geschikte modellen voor voorspelling.

Wiskundige modellen gebruikt

Verschillende wiskundige modellen worden gebruikt om slijtage van gereedschap te voorspellen. Deze modellen analyseren sensorgegevens zoals kracht, trillingen en temperatuur. Gemeenschappelijke benaderingen omvatten empirische modellen, mechanistische modellen en hybride modellen.

Empirische modellen

Empirische modellen vertrouwen op historische gegevens om relaties te leggen tussen sensoringangen en slijtage. Deze modellen zijn eenvoudig maar kunnen niet nauwkeurig zijn buiten het trainingsgegevensbereik.

Mechanistische modellen

Mechanistische modellen zijn gebaseerd op fysieke principes van materiaalverwijdering en slijtagemechanismen. Ze omvatten differentiaalvergelijkingen die slijtageprocessen beschrijven in de loop van de tijd.

Wiskundige technieken

  • Regressieanalyse
  • Kunstmatig neurale netwerken
  • Fuzzy logicasystemen
  • Vectormachines voor ondersteuning

Deze technieken verwerken sensorgegevens om de resterende levensduur van het gereedschap te voorspellen. De keuze hangt af van de beschikbaarheid van gegevens en de vereiste nauwkeurigheid van de voorspellingen.