Metody komunikacji układów diagnostycznych ze sterownikami maszyn technologicznych

• Autorzy: Szulewski P.

Warianty tytułu

EN

Communication methods for date interchange between machine tool control system and monitoring equipment

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Pomimo wykorzystywania w obrabiarkach bardzo zaawansowanych sterowników, zwłaszcza numerycznych CNC, możliwe jest wyposażanie maszyn technologicznych w dodatkowe moduły stanowiące układy diagnostyczne. Celem ich stosowania jest precyzyjne monitorowanie wybranych parametrów realizowanego procesu. Układy takie realizują często bardzo skomplikowane algorytmy opracowywane w wyniku szczegółowej analizy sygnałów pochodzących z dodatkowych czujników. Wnioski wynikające z ich działania powinny być dostępne i wykorzystywane przez sterownik maszyny do modyfikacji stanu procesu celem osiągnięcia optymalnych warunków pracy. Koniecznym jest do tego posiadanie efektywnych kanałów wzajemnej komunikacji pomiędzy sterownikiem a układem nadzoru. Nie jest to zadanie proste ani łatwe. Artykuł przedstawia metody współpracy układów diagnostycznych ze sterownikami CNC. Podane zastały przykłady efektywnych implementacji przeprowadzonych w warunkach laboratoryjnych i rozwiązania komercyjne.

EN

The precise monitoring of realized technological process is possible and really desirable. This is the practical key for expanding of effectiveness and accuracy of applied workshop. We can use a various statistical methods or very complicated and powerful algorithms for recognizing the best strategy for tools, machine, ect. All data coming from acquisition or monitoring equipment should be ready for direct transfer to the machine tools control system. But in fact, the simple, useful communication method for on-line data interchange between control system and monitoring equipment is continually wanted. The paper presents some ideas and practical implementation of such a communication channel.

Słowa kluczowe

PL

sterowanie CNC; komunikacja; układy diagnostyczne; interfejsy sterowników; monitorowanie

EN

CNC control; communication; diagnostic systems; driver interfaces; monitoring

• Wydawca: Wydawnictwo Wrocławskiej Rady FSNT NOT
• Czasopismo: Inżynieria Maszyn
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 17, z. 2
• Strony: 62--73
• Opis fizyczny: Bibliogr. 52 poz.

Twórcy

autor

Szulewski P.

• Zakład Automatyzacji, Obrabiarek i Obróbki Skrawaniem, Wydział Inżynierii Produkcji Politechniki Warszawskiej

Bibliografia

• [1] ULSOY G. A., 2006, Monitoring and Control of Machining, Springer London, http://www.springerlink.com/content/qk607245738r6kj2/.
• [2] LANDERS R. G., ULSOY A. G., 2004, A comparison of model-based machining force control approaches, International Journal of Machine Tools and Manufacture, 44/7-8, 733-748.
• [3] DANAI K., 2002, Machine Tool Monitoring and Control, Mechanical Systems Design Handbook, CRC Press, Boca Rotan, FL, 75–84.
• [4] AL-SULAIMAN F. A., BASEER M. A., SHEIKH A. K., 2005, Use of electrical power for online monitoring of tool condition, Journal of Materials Processing Technology, 166/3, 364-371.
• [5] SZULEWSKI P., 2004, System przesyłania informacji w zespole stanowisk wytwórczych o zróżnicowanej automatyzacji, rozprawa doktorska, Wydział Inżynierii Produkcji PW, promotor prof. dr inż. Maciej Szafarczyk.
• [6] KOSMOL J., 2000, Automatyzacja obrabiarek i obróbki skrawaniem, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, ISDN 83-204-2453-4, 419.
• [7] NAWROCKI W., 2006, Rozproszone systemy pomiarowe, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, ISBN 83-206-1600-X, 306.
• [8] ARTIS, Data sheet - Product description CTM V4, www.artis.de.
• [9] SZAFARCZYK M., 2000, Automatyczny nadzór i diagnostyka w systemach obróbkowych, ITM PW, praca nie publikowana, 12.
• [10] WROTNY L.T., 1991, Rozwój elastycznie zautomatyzowanego wytwarzania w obróbce skrawaniem – od obrabiarek NC do komputerowo zintegrowanej produkcji CIM, Mechanik, 10, 333-338.
• [11] NEUMANN P., 2006, Communication in industrial automation—What is going on?, Institut f. Automation und Kommunikation, Magdeburg, 1-10.
• [12] LEE J., 1998, Teleservice engineering in manufacturing: challenges and opportunities, International Journal of Machine Tools & Manufacture, Pergamon, 38, 901-910.
• [13] WAURZYNIAK P., 2009, Precision Machining - With recent improvements that elevate CNC accuracy, manufacturers can increase metal cutting productivity, Manufacturing Engineering, 142/1, http://www.sme.org/cgi-bin/find-articles.pl?&ME09ART1&ME&20090101&&SME&#article.
• [14] DONGFENG S., NABIL N. G., 2007, Industrial Applications of Online Machining Process Monitoring System”, IEEE/ASME Transactions on mechatronics, 12/5, 561-564.
• [15] ZAEHL M. F., POERNBACHER C., 2005, A Model-Based Method to Develop PLC Software for Machine Tools”, CIRP Annals – Manufacturing, Technology, 54/1, 371-374.
• [16] MALEKIANA M., PARKA S. S., JUN M. B. G., 2009, Tool wear monitoring of micro-milling operations, Journal of Materials Processing Technology, http://doi:10.1016/j.jmatprotec.2009.01.013.
• [17] CARPANZANO F. J., 2007, Advanced Automation Solutions for Future Adaptive Factories, Annals of the CIRP, 56/1, 435-438.
• [18] SUSANU M., DUMUR D., 2006, Hierarchical Predictive Control within an Open Architecture Virtual Machine Tool, CIRP Annals - Manufacturing Technology Volume 55, Issue 1, pages 389-392.
• [19] MORIVAKI T., 2008, Multi-functional machine tool , CIRP Annals - Manufacturing Technology, 57, 736–749.
• [20] LEITAO P., 2008, Agent-based distributed manufacturing control: A state-of-the-art survey, Engineering Applications of Artificial Intelligence, http://doi:10.1016/j.engappai.2008.09.005.
• [21] GOCH G., 2003, Gear Metrology, CIRP Annals - Manufacturing Technology Volume 52/ 2, 659-695.
• [22] FUSAOMI N., TETSUO H., HAGA Z., OMOTO M., WATANABE K., 2009, A desktop NC machine tool with a position/force controller using a fine-velocity pulse converter”, www.elsevier.com/locate/mechatronicsdoi: 10.1016/j.mechatronics.2009.02.004.
• [23] LEEL J. G., CHO2 Y. H., YANG S. J., PARK J. W., 2008, Near Net-shape Five-axis CL Data Generation by Considering Tool Swept Surface in Face Milling of Sculptured Surface, Computer-Aided Design and Applications CAD Solutions, LLC, 442-451, http://www.cadanda.com/CAD_5_1-4__442-451.pdf.
• [24] ASILTU L., ALI U., 2009, Intelligent adaptive control and monitoring of band sawing using a neural-fuzzy system, Journal of Materials Processing Technology, 209/5, 2302-2313.
• [25] FERRAZ F., COELHO R. T, 2005, Data acquisition and monitoring in machine tools with CNC of open architecture using internet, Adv. Manuf. Technol. 26: 90–97, http://doi 10.1007/s00170-003-1977-3.
• [26] CHENG T., 2003, Intelligent machine tools in a distributed network manufacturing mode environment, Int. Adv. Manuf. Technol. 17/3, 221-232.
• [27] PRITSCHOW G., ALTINTAS Y., JOVANE F., KOREN Y., MITSUISHI M., TAKATA S., VAN BRUSSEL H., WECK M., YAMAZAKI Y., 2001, Open controller architecture - Past, present and future, CIRP Annals-Manuf. Techn, 50/2, 463–470.
• [28] KEFERSTEIN C. P., HONEGGER D., THURNHER H., GSCHWEND B., 2008, Process monitoring in noncircular grinding with optical sensor, CIRP Annals - Manufacturing Technology, 57, 533–536.
• [29] MONOSTORIL M., KADARL B., PFEIFER A., KARNOK D., 2007, Solution Approaches to Real-time Control of Customized Mass Production, CIRP Annals - Manufacturing Technology, 56/1, 431-434.
• [30] BYRNE G., O’DONNELL G. E., 2007, An integrated force sensor solution for process monitoring of drilling operations, CIRP Annals - Manufacturing Technology, 56/1, 89-92.
• [31] CASTEJO M., ALEGREA E. BARREIROA J., HERNANDEZ L. K., 2007, On-line tool wear monitoring using geometric descriptors from digital images, Intern. Jour. of Machine Tools & Manufacture, 47,1847–1853.
• [32] BUTALAL P., SLUGA A., PEKLENIU J., 2007, Self-organization in a distributed manufacturing system based on constraint logic programming, http://dx.doi.org/10.1016/S0007-8506(07)62131-3.
• [33] JEMIELNIAK K., BOMBIŃSKI S., 2005, Ocena przydatności miar sygnałów w diagnostyce zużycia ostrza, Komisja Budowy Maszyn PAN - oddział w Poznaniu, 25/2, Archiwum Technologii Maszyn i Automatyzacji.
• [34] WEINERT K., INASAKI I., SUTHERLAND J. W., WAKABAYASHI T., 2004, Dry machining and minimum quantity lubrication, CIRP Annals - Manufacturing Technology, 53/2, 511-537.
• [35] LIANG S., HECKER R. L., LANDERS R. G., 2004, Machining process monitoring and control: The State-of the-Art, Journal of Manufacturing Science and Engineering, 126/2, 297-310.
• [36] DIMLA E., 2000, Sensor signals for tool-wear monitoring in metal cutting operations—a review of methods, International Journal of Machine Tools & Manufacture, 40, 1073–1098.
• [37] MATHEW M. T. SRINIVASA P., ROCHA L. A., 2008, An effective sensor for tool wear monitoring in face milling: Acoustic emission, Sadhana, 33/3, 227–233.
• [38] GEORGOULIAS K., PAPAKOSTAS N., MAKRIS S., CHRYSSOLOURIS G., 2007, A toolbox approach for flexibility measurements in diverse environments, CIRP Annals - Manufacturing Technology, 56/1, 423-426.
• [39] ZETU D., DELINSCHI I. M., CARATA E., 2010, Using artificial neural networks in monitoring and diagnosis of tool wear in flexible manufacturing systems (FMS), http://www.musif.tuiasi.ro/icms/icms2k3/papers/2k3010.
• [40] MEKIDA S., PRUSCHEK P., HERNANDEZ J., 2009, Beyond intelligent manufacturing: A new generation of flexible intelligent NC machines, Mechanism and Machine Theory, 44/2, 466-476.
• [41] OBIKAWA T., SHINOZUKA J., 2004, Monitoring of flank wear of coated tools in high speed machining with a neural network ART2, International Journal of Machine Tools and Manufacture, 44, 1311–1318.
• [42] YANG M. Y., LEE T. M., 2002, Hybrid adaptive control based on the characteristics of CNC end milling, International Journal of Machine Tools & Manufacture, 42, 489–499.
• [43] HABER R. E., ALIQUE A., 2003, Intelligent process supervision for predicting tool wear in machining processes, Mechatronics, 13/8-9, 825-849.
• [44] SIRKKA L. JAMSA J., 2007, Future trends in process automation, , Annual Reviews in Control, 31,211–220.
• [45] SCHUYLER, C. K., JERARD, R. B., FUSSEL B. K., 2006, Experimental evaluation ef a smart machining system for feedrate selection and tool condition monitoring, Transactions of the North American Manufacturing Research, Institution/SME, 34, NAMRC 34, Marquette University.
• [46] OBORSKI P., SZULEWSKI P., 2003, Integration of information flow in a Basic Manufacturing Unit, BMU, Proceedings of the International Conference: Computer Integrated Manufacturing, CIM’03, 230-238.
• [47] BRANKAMP, 2009, http://www.brankampusa.com/journal_e_200705.pdf.
• [48] MONTRONIX, 2011, http://www.montronix.com/en/faq/en_faqs.asp.
• [49] NORDMANN, 2011, http://www.nordmann.org/usa/pdf/Nordmann-Praesentation.pdf.
• [50] ARTIS, 2010, Tool monitoring. Software-only solution for GE Fanuc control systems, www.artis.de.
• [51] PROMETEC, 2011, Machine condition monitoring including process optimization, http://www.prometec.com/english/pages/framesets/support.html.
• [52] OMATIVE, 2011, Technical specification adaptive control & monitoring systems for CNC metal cutting optimization, www.omative.com/download.asp?fileid=1690&filename=TechSpec-ACM-General-120308.pdf.