Online bewaking spoort productiefouten tandwielen vroegtijdig op

Flanders Make VCST VibMonStrikte eisen op het gebied van machinegeluidsemissie en toenemende druk op de productie terwijl toch een afvalpercentage van nagenoeg 0% gehandhaafd moet worden, doet bedrijven uitkijken naar procedures die de permanente bewaking van het productieproces verzekeren. Onderzoeksinstituut Flanders Make en VCST in Sint-Truiden, producent van onderdelen voor de auto-industrie, hebben samen een online bewakingssysteem ontwikkeld om fouten tijdens de productie van tandwielen te voorkomen.

Meer specifiek is voor VCST een strikte controle vereist tijdens de laatste fase van het tandwielproductieproces: het afwerkingsproces waarin de microgeometrie van de tandflank van het tandwiel wordt gevormd en de oppervlaktekwaliteit verbeterd. Deze stap heeft een directe impact op de operationele kwaliteit van tandwielen en meer bepaald op de geluidsemissie van het eindproduct.

Kwaliteitsborging

Het bedrijf maakt hoofdzakelijk gebruik van een slijpproces om een hoge afwerkingskwaliteit te verzekeren. Maar afwijkingen tijdens het proces kunnen tot een aanzienlijk kwaliteitsverlies van de geproduceerde onderdelen leiden. Dit kwaliteitsverlies komt pas aan het licht bij de uitvoering van een kwaliteitscontrole op de bemonsterde delen van de productieserie. Een permanente bewaking van het slijpproces maakt het mogelijk om individuele stukken in plaats van de hele serie af te keuren.

Om de beoogde kwaliteit van de werkstukken te verzekeren, wil VCST deze afwijkingen al tijdens het slijpproces zelf kunnen identificeren. Voor de ontwikkeling van een oplossing op maat moest één belangrijke hinderpaal overwonnen worden: de processtatus moest binnen het tijdsbestek dat nodig is voor het slijpen van één tandwiel (dat wil zeggen maximaal 60 s) bekend zijn. Hiervoor zijn snelle en robuuste verwerkingsalgoritmen nodig.

VibMon

In het kader van het VibMon-project ontwikkelden Flanders Make en VCST hiervoor een indirecte methode op basis van vibraties. De algoritmen maken het mogelijk om het slijpproces te volgen en de segmenten van het trillingssignaal te identificeren die het meest relevant zijn voor de extractie van detectiekenmerken. Daarnaast wordt ook het signaal verwerkt om de kwaliteit van het slijpproces te kunnen beoordelen.

De ontwikkelde methode werd getest op meetdata die waren opgenomen op een slijpmachine, waarop verschillende afwijkingen werden geïntroduceerd (niet-vlakke en excentrische werkstukken, hoge radiale invoer- en hoge axiale aanvoersnelheid). De storing veroorzaakt door een hoge axiale aanvoersnelheid introduceert een grotere slijpkracht doordat meer materiaal afgevoerd wordt. De trillingen die met behulp van twee drieassige versnellingsopnemers werden geregistreerd, werden verwerkt om de bewakingsfuncties te extraheren.

Resultaten

De resultaten van die testen toonden aan dat het mogelijk is om afwijkingen tijdens het slijpproces zelf te detecteren. De algoritmen kunnen binnen het voorziene tijdsbestek worden uitgevoerd. Fouten kunnen online tijdens het slijpproces worden geëxtraheerd. Dit maakt het mogelijk om de algoritmen op een goedkoop ingebouwd platform met beperkte rekenkracht uit te voeren.

Dit ingebouwd platform werd in het kader van hetzelfde VibMon-project ontwikkeld door het CoSys-Lab aan de Universiteit Antwerpen. Hiermee kunnen gegevens verzameld en verwerkt worden. Bovendien kunnen bij de detectie van procesafwijkingen ook alarmmeldingen worden gegenereerd. De lage kostprijs van het platform maakt het mogelijk om het systeem op het hele machinepark in te zetten.

(bron: Flanders Make)

Tags:, ,

Commentaar gesloten.