Laatste nieuws:

AKEN, 2 augustus 2017 09:35

Neuronale netwerken helpen bij plaatbewerking

Het Werkzeuglabor aan de RWTH Aken heeft een draagbare demonstrator ontwikkeld die de visie van Industrie 4.0 voor plaatbewerking in het midden- en kleinbedrijf begrijpelijk maakt. De Material Scanner (MatS) demonstreert aan de hand van het voorbeeld van het ponsen hoe door combinatie van productie- en informatietechnologie impliciete proceskennis zichtbaar kan worden gemaakt en gebruikt voor geoptimaliseerde procesbesturing.

Onderzoekers bespreken resultaten van een demonstratie om perceptieve grootheden te koppelen aan een ponsproces.'
Onderzoekers bespreken resultaten van een demonstratie om perceptieve grootheden te koppelen aan een ponsproces.
1/1

De demonstrator bestaat uit drie onderdelen: een testbank voor de simulatie van fenomenen die typisch zijn voor het ponsen, een op een grafische processor gebaseerde rekeneenheid voor de centrale verwerking van meetdata en een draadloze grafische HMI voor decenetrale visualisering van meetdata.

Ponsproces

Bij de huidige stand van de ontwikkeling wordt het ponsproces gesimuleerd zonder het uitvoeren van een echt ponsproces. Dit gebeurt met behulp van een ponsslagsimulator die in intervallen op een strip metaal slaat en daardoor een mechanische impuls (ponsslag) en een akoestisch signaal (ponsgeluid) genereert.

Met behulp van passende sensoren worden ponsslag en ponsgeluid bepaald en draadloos overgedragen naar de centrale grafische processoreenheid. Bovendien worden geselecteerde materiaaleigenschappen van de strip metaal bepaald en gecorreleerd aan ponsslag en ponsgeluid. Met behulp van algoritmes uit de kunstmatige intelligentie is het dan mogelijk real-time te kunnen reageren op onregelmatigheden.

Real-time data-analyse

Het tweede onderdeel en hart van de demonstrator is de op een grafische processor gebaseerde centrale rekeneenheid. Een kunstmatig neuronaal netwerk correleert de materiaaleigenschappen, procesparameters en de bovengenoemde perceptieve meetgrootheden ponsslag en ponsgeluid.

Google demonstreerde vorig jaar hoe kunstmatige neuronale netwerken er in slaagden een mens te kloppen in een partijtje Go. Het ging daarbij niet zozeer over het feit dat, maar de manier waarop de mens werd verslagen.

Vertaald naar het ponsproces is nu het doel om, met behulp van perceptieve meetgrootheden als ponsslag en ponsgeluid en met behulp van kunstmatige neuronale netwerken, impliciete procesverbanden zichtbaar te maken. Daardoor wordt een tot nu toe onbekende procesoptimalisatie mogelijk.

Hiertoe wordt in het huidige onderzoekswerk aan het WZL een op kunstmatige neuronale netwerken gebaseerd softwareplatform ontwikkeld, dat zulke sensordatastromen in real-time kan analyseren. Zo zal het onder andere mogelijk zijn onregelmatigheden in ponsslag en ponsgeluid real-time te herkennen en hun oorzaken te identificeren. Oorzaken en gevolgen worden dan via een draadloze visualisering zichtbaar gemaakt.

Draadloze decentrale visualisering

De derde component van de demonstrator is draadloze decentrale visualisering. Met behulp van een HMI wordt gedemonstreerd hoe een machine-operator tijdens het echte proces real-time over de oorzaken en gevolgen van onregelmatigheden in het proces kan worden geïnformeerd.

De ontwikkeling van deze gebruikersinterface is eveneens onderwerp van het onderzoek. Daarbij wordt bijzondere aandacht besteed aan het gemakkelijk begrijpen van de user interface, opdat de machineoperator op eenvoudige wijze de noodzakelijke informatie krijgt om het proces op elk moment optimaal te kunnen besturen.

bron: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule

Reacties

Er zijn nog geen reacties op dit artikel.

Hier kunt u een reactie plaatsen bij het bericht .
Uw e-mailadres zal niet op de website worden getoond.
Uw naam *
Uw E-mail *
Uw bericht *
  robot check
Vul de code van bovenstaand plaatje in.

Van onze partners meer (7)...

EUCHNER (Benelux) BV

Rotero Holland bv

B&R Industriele Automatisering BV

Perfection in Automation  

Pilz Nederland

DIS Sensors

Rollon Lineairtechniek BV

Vacatures

ab op Twitter

TwitterlogoVolg ab nu ook op Twitter!

Onze accountnaam is: @aenb

Agenda meer (4)

20 maart 2018 - Utrecht - Jaarbeurs
ESEF 2018
20 maart 2018 - Utrecht - Jaarbeurs
TechniShow 2018
23 april 2018 - Hannover - Messegelände
Hannover Messe 2018
23 april 2018 - Hannover, Messegelände
CeMAT

Geen nieuws meer missen?

Meldt u dan direct aan voor de gratis ab nieuwsbrief.

 

Knop nieuwsbriefMet de gratis ab nieuwsbrief wordt u wekelijks op de hoogte gehouden over het aandrijven en besturen nieuws. U ontvangt wekelijks het laatste nieuws en elke maand een themanieuwsbrief.

 

Direct aanmelden