Proyectos

Aplicación de técnicas de control inteligente en el proceso de electroerosión por hilo

Personal investigador:
Marga Marcos, Darío Orive, José Antonio Sánchez, Asier Zubizarreta, Eva Portillo
Periodo:
desde 2005 hasta 2007
Entidad financiadora:
UPV/EHU
Descripción:

Investigadora principal: Itziar Cabanes Axpe

Duración: Desde 1/12/2005 Hasta 30/11/2007

I.P.: Itziar Cabanes Axpe

Socios:

Resumen:

Partiendo de los resultados de los dos proyectos anteriores, los cuales muestran que, a pesar de que las características básicas de los comportamientos degradados coinciden en los dos espesores analizados, los umbrales alcanzados por las medidas virtuales difieren, se plantea en esta ocasión la definición de una estructura única capaz de adaptar automáticamente parámetros en un determinado rango de espesores. Así, el objetivo perseguido es evitar, por un lado, tener que establecer una batería de reglas heurísticas por cada espesor y, por el otro, tener que repetir el análisis para los espesores de interés.

Además, en este proyecto se pretende estimar el grado de influencia de cada uno de los comportamientos degradados en la degradación del proceso. Esta estimación permitiría abordar futuras estrategias de actuación en función del tipo de situación degradada.


Ambos objetivos (detectar regímenes de corte degradado anticipándose a la rotura del hilo en espesores intermedios a los estudiado, y estimar el grado de influencia de cada uno de los comportamientos degradados en la degradación del proceso) deben ser satisfechos por una única estructura.

Resultados:

Resumen aportaciones:

Entre las aportaciones de este proyecto, cabe destacar las siguientes:

  • Resultados de un estudio comparativo de distintas configuraciones de red basadas en arquitecturas estáticas (PM) y recurrentes (Elman). Dicho estudio pone de manifiesto que la arquitectura Elman es la más apropiada para atajar los objetivos planteados.

  • Obtención de una configuración paralela de redes neuronales basada en la arquitectura recurrente Elman, capaz de detectar los distintos tipos de comportamientos degradados en el rango de espesores entre 50 y 100 mm. Asimismo, dicha configuración contempla la estimación del grado de influencia de los distintos tipos de comportamientos degradados.

Aplicaciones sw:

Para poder llevar a cabo las fases de preparación de ejemplos, entrenamiento y validación, se han desarrollado distintas aplicaciones mediante la herramienta de redes neuronales de MatlabTM.

Artículos:

  • Portillo, E., Cabanes, I., Marcos, M. Zubizarreta, A., Aplicación de Redes Neuronales en la Detección de Regímenes Degradados en el Proceso WEDM, Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial, vol. 6, No. 1, pp. 39-50, 2009.

Congresos:

  • Portillo, E., Marcos, M., Cabanes, I., Zubizarreta, A., Sánchez, J.A., ANN for Interpolating Instability Trends in WEDM, 17th IFAC World Congress, 2008.

  • Portillo, E., Marcos, M., Cabanes, I., Zubizarreta, A., Sánchez, J.A., Artificial Neural Networks for Detecting Instability Trends in Different Workpiece Thicknesses in a Machining Process, American Control Conference, 2008.

  • Portillo, E., Cabanes, I., Marcos, M. Zubizarreta, A., On the Application of Recurrent Neural Network Techniques for Detecting Instability Trends in an Industrial Process, 12th IEEE ETFA, 2007.

  • Portillo, E., Cabanes, I., Marcos, M., Sánchez, J.A., Anticipation of wire breakage in WEDM based on neural networks, Proc. of XV International Symposium of ElectroMachining, Pennsylvania, 2007.

  • Portillo, E., Cabanes, I., Marcos, M. Zubizarreta, A., Detección de la degradación del proceso WEDM basada en redes neuronales, Actas de las XXVII Jornadas de Automática, 2006. Premio al mejor trabajo presentado en XXVII Jornadas de Automática en el Grupo Temático de Control Inteligente.

Registros sw:

Descargas:

Enlace con información adicional:
http://www.disa.bi.ehu.es/gcis/spanish/lineas_de_investigacion/line_WEDM.htm