Достижение 100% контроля качества при сверлении на станках EDM с использованием виртуальной метрологии

Введение: Что такое виртуальная метрология EDM?

В условиях современной жесткой конкуренции в производственной сфере улучшение эффективности производства и обеспечение качества продукции являются важнейшими задачами. С развитием технологий электроэрозионные станки (EDM) стали незаменимыми инструментами для обработки труднообрабатываемых материалов. В этой области виртуальная метрология постепенно становится ключевым решением для достижения 100% контроля качества в процессе обработки.

Виртуальная метрология EDM (Virtual Metrology, VM) – это технология, использующая данные процесса обработки для прогнозирования качества обработки. В отличие от традиционных методов контроля качества, которые предполагают прямое измерение изделия, виртуальная метрология предсказывает показатели качества — такие как диаметр отверстия, округлость, шероховатость поверхности (Ra) и верхний диаметр — путем сбора и анализа ключевых данных во время процесса обработки. Этот метод может значительно сократить время, необходимое для контроля качества, и уменьшить зависимость от физического контроля продукции.

Виртуальная метрология опирается на модели машинного обучения, которые изучают взаимосвязь между собранными данными о характеристиках в процессе обработки и конечным качеством продукции. Обычно используемые модели включают сверточные нейронные сети (CNN), многовходовые сверточные нейронные сети (MICNN) и многовходовые многослойные перцептроны (MIMLP). Эти модели могут точно прогнозировать качество, используя входные данные характеристик EDM.

Как работает виртуальная метрология EDM?

Для определения входных и выходных данных модели виртуальной метрологии можно выделить следующее:

Входные данные (Feature Data):
Входные данные, вводимые в модель машинного обучения, включают следующие переменные:

1. Средняя частота искр 
2. Средняя длительность импульса тока разряда 
3. Средний пиковый ток разряда 
4. Средняя энергия разряда 
5. Среднее время задержки зажигания 
6. Среднее напряжение в зазоре 
7. Коэффициент открытой цепи 
8. Среднее положение лазера 
9. Стандартное отклонение положения лазера 

Выходные данные (Independent Variables):
Выходными данными модели машинного обучения являются показатели качества, включая:

1. Диаметр
2. Округлость
3. Шероховатость поверхности (Ra)
4. Верхний диаметр

Модели с контролируемым обучением и прогнозирование

1. Сбор данных и предварительная обработка: Собирайте данные о характеристиках и соответствующие данные о качестве в процессе EDM, удаляйте выбросы, нормализуйте, заполняйте данные и сглаживайте.
2. Обучение модели: Обучите модель машинного обучения с использованием размеченных данных (данные характеристик и соответствующие данные о качестве). Модель изучает взаимосвязь между данными характеристик и данными о качестве.
3. Прогнозирование и оценка: Используйте обученную модель для прогнозирования и оцените производительность модели, рассчитывая ошибки, такие как MAE и MAPE.

Применение виртуальной метрологии в EDM

1. Повышение производственной эффективности:
   Применение технологий виртуальной метрологии может значительно повысить производственную эффективность. Традиционные методы контроля качества требуют значительных временных и ресурсных затрат, особенно при необходимости детального измерения каждого изделия. Виртуальная метрология позволяет прогнозировать качество без прерывания производственного процесса, снижая зависимость от физического контроля. Кроме того, виртуальная метрология может предоставлять предупреждения в режиме реального времени при обнаружении дефектных изделий, позволяя операторам немедленно внести коррективы и предотвратить производство большого количества некондиционной продукции.

2. Снижение производственных затрат:
   Виртуальная метрология не только повышает эффективность, но и снижает производственные затраты. За счет уменьшения зависимости от физического контроля качества компании могут сэкономить на измерительном оборудовании и затратах на рабочую силу.

3. Улучшение качества продукции:
   Технология виртуальной метрологии помогает производителям обеспечивать консистентность и надежность продукции путем мониторинга и прогнозирования качества обработки. Это особенно важно для отраслей с высокими требованиями к качеству, таких как аэрокосмическая и медицинская промышленность. С помощью виртуальной метрологии производители могут лучше контролировать переменные в производственном процессе, обеспечивая соответствие каждой партии продукции ожидаемым стандартам качества.

4. Продвижение умного производства:
   По мере продвижения Industry 4.0 умное производство становится будущим направлением развития производственной индустрии. Виртуальная метрология, как часть умного производства, позволяет автоматизировать и цифровизировать производственные процессы. Интеграция Интернета вещей (IoT) и анализа больших данных позволяет виртуальной метрологии беспрепятственно интегрироваться с другими производственными процессами, создавая интеллектуальную производственную систему.

Проблемы внедрения виртуальной метрологии EDM

Несмотря на многочисленные преимущества виртуальной метрологии, существуют и определенные трудности при ее внедрении. Во-первых, сбор и обработка большого объема данных с высокой частотой требует высокоэффективных вычислительных мощностей и систем хранения. Во-вторых, точность моделей машинного обучения зависит от большого объема обучающих данных. В настоящее время эффективные модели легче создать при постоянных условиях обработки, что делает их менее пригодными для разнообразных приложений в контрактном производстве.

Эта статья направлена на ознакомление с применением технологии виртуальной метрологии на сверлильных станках EDM, а также на то, как эта технология может помочь повысить производственную эффективность, снизить затраты и обеспечить качество продукции. Если вас интересует применение технологии виртуальной метрологии в производственной индустрии, мы приглашаем вас к дальнейшему обсуждению.

Article Source: Chinese Culture University, Denata Rizly Alimadji