Đạt kiểm tra 100% trong gia công khoan EDM với công nghệ đo lường ảo

Giới thiệu: Đo lường ảo trong EDM là gì?

Trong ngành sản xuất cạnh tranh cao hiện nay, việc nâng cao hiệu suất sản xuất và đảm bảo chất lượng sản phẩm là những thách thức then chốt. Khi công nghệ phát triển, máy gia công tia lửa điện (EDM) đã trở thành công cụ thiết yếu để gia công các vật liệu khó xử lý. Trong lĩnh vực này, công nghệ đo lường ảo dần trở thành giải pháp chủ chốt để đạt được kiểm tra 100% trong quá trình gia công.

Đo lường ảo trong EDM là công nghệ sử dụng dữ liệu từ quá trình gia công để dự đoán chất lượng gia công. Khác với kiểm tra chất lượng truyền thống đo trực tiếp sản phẩm, đo lường ảo dự đoán các chỉ số chất lượng—chẳng hạn như đường kính lỗ, độ tròn, độ nhám bề mặt (Ra) và đường kính phía trên—bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu quan trọng trong quá trình gia công. Phương pháp này có thể giảm đáng kể thời gian kiểm tra chất lượng và giảm sự phụ thuộc vào việc kiểm tra vật lý sản phẩm.

Đo lường ảo dựa vào các mô hình học máy học được mối quan hệ giữa dữ liệu đặc trưng thu thập được trong quá trình gia công và chất lượng cuối cùng của sản phẩm. Các mô hình thường được sử dụng bao gồm Mạng nơ-ron tích chập (CNN), Mạng nơ-ron tích chập đa đầu vào (MICNN), và Mạng nơ-ron nhiều lớp đa đầu vào (MIMLP). Những mô hình này có thể dự đoán chính xác chất lượng bằng cách đưa vào các giá trị đặc trưng EDM.

Đo lường ảo trong EDM hoạt động như thế nào?

Để xác định đầu vào và đầu ra của mô hình đo lường ảo, phần sau giải thích như sau:

Đầu vào (Dữ liệu đặc trưng):
Dữ liệu đặc trưng đưa vào mô hình học máy bao gồm các biến sau:

1. Tần số tia lửa trung bình 
2. Thời gian xung dòng điện phóng trung bình 
3. Dòng điện cực đại phóng trung bình 
4. Năng lượng phóng trung bình 
5. Thời gian trễ mồi tia trung bình 
6. Điện áp khe hở trung bình 
7. Tỷ lệ mạch hở 
8. Giá trị trung bình của vị trí laser
9. Độ lệch chuẩn của vị trí laser

Đầu ra (Biến độc lập):
Đầu ra của mô hình học máy là các mục đo chất lượng, bao gồm:

1. Đường kính
2. Độ tròn
3. Độ nhám bề mặt (Ra)
4. Đường kính phía trên

Học có giám sát và dự đoán trong mô hình

1. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Thu thập dữ liệu đặc trưng và dữ liệu đo chất lượng tương ứng từ quá trình EDM, loại bỏ dữ liệu ngoại lệ, thực hiện chuẩn hóa, điền dữ liệu và làm mượt.
2. Huấn luyện mô hình: Huấn luyện mô hình học máy sử dụng dữ liệu có nhãn (dữ liệu đặc trưng và dữ liệu đo chất lượng tương ứng). Mô hình học được mối quan hệ giữa dữ liệu đặc trưng và dữ liệu chất lượng.
3. Dự đoán và đánh giá: Sử dụng mô hình đã huấn luyện để dự đoán và đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách tính toán các lỗi như MAE và MAPE.

Ứng dụng của đo lường ảo trong EDM

1. Tăng hiệu suất sản xuất:
   Việc ứng dụng công nghệ đo lường ảo có thể nâng cao đáng kể hiệu suất sản xuất. Kiểm tra chất lượng truyền thống yêu cầu thời gian và nguồn lực lớn, đặc biệt khi mỗi sản phẩm cần đo lường chi tiết. Đo lường ảo có thể dự đoán chất lượng mà không làm gián đoạn quy trình sản xuất, giảm sự phụ thuộc vào kiểm tra vật lý. Ngoài ra, đo lường ảo có thể cảnh báo thời gian thực khi phát hiện sản phẩm lỗi, cho phép người vận hành điều chỉnh ngay lập tức để tránh sản xuất hàng loạt sản phẩm không đạt yêu cầu.

2. Giảm chi phí sản xuất:
   Đo lường ảo không chỉ nâng cao hiệu quả mà còn giảm chi phí sản xuất. Bằng cách giảm sự phụ thuộc vào kiểm tra chất lượng vật lý, doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí thiết bị đo lường và nhân công.

3. Cải thiện chất lượng sản phẩm:
   Công nghệ đo lường ảo giúp các nhà sản xuất đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy của sản phẩm bằng cách giám sát và dự đoán chất lượng gia công. Điều này đặc biệt quan trọng với các ngành có yêu cầu chất lượng cao như hàng không và thiết bị y tế. Bằng cách sử dụng công nghệ đo lường ảo, nhà sản xuất có thể kiểm soát tốt hơn các biến số trong quá trình sản xuất, đảm bảo mỗi lô sản phẩm đều đạt tiêu chuẩn chất lượng kỳ vọng.

4. Thúc đẩy sản xuất thông minh:
   Khi Cách mạng công nghiệp 4.0 phát triển, sản xuất thông minh trở thành hướng đi tương lai của ngành sản xuất. Đo lường ảo, như một phần của sản xuất thông minh, có thể đạt được tự động hóa và số hóa quy trình sản xuất. Bằng cách tích hợp IoT và phân tích dữ liệu lớn, đo lường ảo có thể kết nối liền mạch với các quy trình sản xuất khác, xây dựng hệ thống sản xuất thông minh.

Thách thức trong việc triển khai đo lường ảo trong EDM

Mặc dù công nghệ đo lường ảo mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn còn những thách thức trong quá trình triển khai. Trước hết, việc thu thập và xử lý lượng lớn dữ liệu tần số cao đòi hỏi khả năng xử lý dữ liệu và hệ thống lưu trữ hiệu quả. Thứ hai, độ chính xác của các mô hình học máy phụ thuộc vào lượng lớn dữ liệu huấn luyện. Hiện nay, các mô hình hiệu quả dễ xây dựng hơn trong các chương trình xử lý nhất quán, điều này khiến chúng kém phù hợp hơn với các ứng dụng đa dạng trong gia công theo đơn hàng.

Bài viết này nhằm giới thiệu ứng dụng của công nghệ đo lường ảo trong máy khoan EDM và cách công nghệ này có thể giúp nâng cao hiệu suất sản xuất, giảm chi phí và đảm bảo chất lượng sản phẩm. Nếu bạn quan tâm đến ứng dụng công nghệ đo lường ảo trong ngành sản xuất, chúng tôi hoan nghênh các cuộc thảo luận thêm.


Nguồn bài viết: Đại học Văn hóa Trung Hoa, Denata Rizly Alimadji