Modelado y control neuroborroso de procesos de taladrado de alto rendimiento

Modeling and process control neurofuzzy high performance drilling

La obtención de un modelo matemático que sea capaz de representar un sistema real es un tema fundamental en áreas relacionadas con la ingeniería y la ciencia. Los modelos pueden ser utilizados para realizar simulaciones, para analizar el comportamiento del sistema, para entender mejor los mecanismos subyacentes del sistema, para diseñar nuevos procesos y para controlar los propios sistemas. El desarrollo de un modelo debe conducir a una representación adecuada de la realidad a través de ecuaciones matemáticas.

Este documento plantea una metodología para el diseño y la implementación de un sistema neuroborroso para el modelado y control de procesos, basada en el paradigma del control por modelo interno. Se presenta la aplicación al control de la fuerza de corte en un proceso electromecánico complejo; el taladrado de alto rendimiento. Inicialmente, el sistema neuroborroso se entrena para aprender la dinámica directa del proceso de taladrado de alto rendimiento, a través de datos entrada/salida creando un modelo directo del proceso. Simultáneamente, otro sistema neuroborroso se entrena para modelar la dinámica inversa del propio proceso.

Posteriormente, una vez se han generado los modelos directo e inverso, se introducen en un esquema de control por modelo interno para controlar la fuerza de corte de un proceso de taladrado de alto rendimiento a través del cambio de la velocidad de avance de la herramienta.

El sistema neuroborroso considerado en este estudio, es el conocido como Adaptive Network based Fuzzy Inference System (ANFIS), en el que las reglas borrosas se obtienen a partir de datos del propio proceso. Se ha optado por el empleo de técnicas neuroborrosas para el modelado y control de este proceso de mecanizado debido a la complejidad del mismo, a su comportamiento no-lineal y a la existencia de ciertas incertidumbres de difícil modelado. Los resultados obtenidos son positivos tanto en la simulación como en la aplicación al control de la fuerza de corte. Desde el punto de vista técnico, se aumenta la tasa de arranque de material y al mismo tiempo se garantiza un aprovechamiento efectivo de la vida útil de la herramienta de corte. El buen comportamiento del sistema de control neuroborroso en red basado en control por modelo interno se ha verificado por medio de varias cifras de mérito o índices de comportamiento.

Definición de condiciones para taladrado usando un enfoque basado en lógica difusa

Cutting conditions definition using an approach based on fuzzy logic

El siguiente trabajo de investigación, presenta un modelo para optimizar la selección de parámetros de corte de un proceso de taladrado. En el modelo desarrollado, el cual esta basado en técnicas de lógica difusa, se definen los datos de entrada, la dureza del material a taladrar, el tipo de material de la herramienta y el estado de conservación de la máquina. Luego se especifican los conjuntos difusos, referentes a los datos de entrada y salida del modelo, el tipo de función de pertenencia, y el método de defusificación apropiado.

Como conclusión, se propone un mecanismo para administrar los casos en que los rangos recomendados de las condiciones de corte se sobreponen. Los resultados muestran que el modelo construido se comporta de acuerdo a lo esperado y que la técnica de lógica difusa resulta útil en la definición de parámetros de corte, cuando no se tiene información concluyente sobre ciertas características del proceso.