PROGETTAZIONE E IMPLEMENTAZIONE

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1 POLITECNICO DI MILANO Facoltà di Ingegneria Industriale e dell'informazione Corso di Laurea in Ingegneria dell'automazione PROGETTAZIONE E IMPLEMENTAZIONE DI UN SISTEMA DI MONITORAGGIO PER LA MACCHINA UTENSILE FLESSIBILE Relatore: Ch.mo Prof. Luca FERRARINI Tesi di Laurea di: Camillo ARVEDI - Matr Anno Accademico

2 Indice 1 Introduzione Caso di studio: centro di lavoro FMS Obiettivi della tesi Stato dell'arte Il problema del monitoraggio Il monitoraggio delle condizioni utensile (TCM) La manutenzione dei sistemi automatici ICT per il monitoraggio e la CBM Sistemi multi-agente Architetture per il monitoraggio remoto Sistema di acquisizione dati Contesto applicativo La macchina utensile e il sistema di supervisione Il Controllo numerico MongoDB: un database non-relazionale Recupero dati per TCM: requisiti Recupero dati per i componenti d'automazione: requisiti Recupero dati per TCM: implementazione Recupero dati per i componenti d'automazione: implementazione Database Prestazioni Recupero dati per TCM Recupero dati per sistema di monitoraggio dei componenti d'automazione Monitoraggio utensile Fenomeni Grandezze & Sensori La campagna sperimentale Set-up sperimentale Presentazione dei risultati e conclusioni Il monitoraggio dei componenti Scelta dei sottosistemi da indagare Modellizzazione del problema

3 5.3 Struttura degli indicatori Calcolo degli indicatori Prove sperimentali Sistema di lubricazione mandrino Sistema di blocco/sblocco utensile Conclusioni e sviluppi futuri 81 Bibliograa 83 2

4 Capitolo 1 Introduzione Questa tesi è il risultato di una collaborazione con MCM Machining Centers Manufacturing, azienda produttrice di centri di lavoro FMS (Flexible Manufacturing System) che operano per asportazione di materiale. In particolare il lavoro di tesi si inserisce in un più ampio progetto italiano di ricerca, a cui MCM partecipa, denominato HPM High Performance Manufacturing. Tale progetto, di durata triennale, è suddiviso a sua volta in work packages che arontano tematiche dierenti, volte all'incremento delle prestazioni di impianti manufatturieri. Il caso studiato è inserito nel terzo work package: data fusion per la supervisione di sistemi essibili. Obiettivo di quest'area è ottenere un'architettura in grado di estrarre dal sistema informazioni relative allo stato della lavorazione in atto e allo stato del sistema produttivo, per prendere poi decisioni in merito all' organizzazione della produzione e alla manutenzione. Questa architettura conferisce al sistema produttivo maggiori capacità decisionali, autonomia e essibilità, aspetti di primaria importanza per centri di tipo FMS. Il caso analizzato approfondisce queste tematiche nell'ambito della macchina utensile, ma la soluzione sviluppata tiene conto dei requisiti di portabilità e autonomia e può quindi essere generalizzata per sistemi produttivi di diversa natura. La tesi pertanto aronta il problema dell'acquisizione e della pre-elaborazione di dati provenienti dalla macchina utensile, con lo scopo di poterli rendere disponibili in futuro a una piattaforma che si occupi della loro elaborazione e della parte decisionale. L'elaborato è oranizzato in 6 capitoli: il primo capitolo, questa introduzione, contiene gli obiettivi del lavoro svolto e la descrizione del sistema disponibile, utilizzato come caso di studio. Il secondo capitolo si occupa di descrivere lo stato dell'arte, ossia le strategie attualmente adottate dal mondo accademico e da quello industriale per il raggiungimento degli obiettivi pressati dalla tesi. Il terzo capitolo, invece, denisce il lavoro svolto per l'implementazione del software di estrazione dei dati necessari. Il quarto capitolo tratta il problema del monitoraggio delle condizioni dell'utensile durante la lavorazione e descrive come è stato arontato nel caso di studio, dall'apparato sperimentale no ai primi risultati ottenuti. Il quinto capitolo si occupa di descrivere come è stato arontato il problema del monitoraggio dei componenti di automazione, prima individuando una ecace modellizzazione del problema e successivamente analizzando i risultati ottenuti attraverso sperimenta- 3

5 zione. Inne il sesto e ultimo capitolo contiene le conclusioni del lavoro di ricerca svolto e i suoi possibili sviluppi futuri. 1.1 Caso di studio: centro di lavoro FMS La macchina utensile è un complesso sistema composto da sensori, attuatori e azionamenti. Una macchina utensile essibile possiede, grazie a numerosi componenti di automazione, un'elevata autonomia e intelligenza. Un sistema produttivo di questo tipo può essere descritto attraverso i sette livelli previsti dallo standard CIM (Computer Integrated Manufacturing, gura 1.1 [5]), consentendo di generalizzare l'approccio e i risultati a sistemi dierenti. Un sistema essibile non è infatti composto da una singola macchina, ma è l'insieme di più macchine ed elementi di automazione che cooperano tra loro a livelli dierenti. Per un approfondimento sul concetto di essibilità nell'ambito manufatturiero si rimanda a testi specici che formalizzano e classicano in modo approfondito il tema [28, 26, 29] In particolare, il caso di studio qui presentato riguarda i primi tre livelli della piramide CIM, con l'obiettivo di raccogliere tutti i dati provenienti dal livello 1 ed estrarre degli indicatori che possano dare informazioni relative al livello 2. Fino ad oggi, infatti, la maggior parte dei dati provenienti dai sensori non vengono propagati ai livelli superiori, ma il loro utilizzo rimane circoscritto al controllo del singolo attuatore, non sfruttando così importanti potenzialità. Figura 1.1: Standard CIM. 4

6 Il monitoraggio delle condizioni utensile Volendo incrementare l'ecienza e la produttività della macchina utensile, un primo obiettivo è sicuramente quello di ridurre gli scarti e ottimizzare l'uso degli utensili. Per raggiungere questo obiettivo si è pensato allo sviluppo di un sistema di monitoraggio che, sfruttando le informazioni sulla lavorazione, descriva lo stato di usura dell'utensile in lavorazione. Un sistema di questo tipo, come verrà eposto nel paragrafo successivo, non rappresenta una novità, ma è anzi al centro di numerose ricerche e implementazioni industriali in quanto di primaria importanza in ambito manifatturiero (si parla qundi di sistemi TCM - Tool Condition Monitoring ). Le prove eettuate però hanno anche lo scopo di implementare il sistema descritto, sfruttando le informazioni già presenti sulla macchina. E' stata svolta una campagna di prove con lavorazioni di spianatura su masselli in acciaio, utilizzando una macchina MCM a quattro assi a disposizione. Sono stati quindi rilevati i parametri che caratterizzano il processo sia installando sensori aggiuntivi, sia estraendo dati già presenti sul controllo numerico della macchina, che no ad ora non venivano sfruttati dal livello superiore. Attraverso l'analisi comparata dei risultati ottenuti dai sensori esterni e da quelli estratti dalla macchina è stato possibile fare delle valutazioni sui fenomeni osservabili con la sola estrazione di dati già disponibili. La manutenzione dei componenti d'automazione Come aermato in precedenza, un sistema, anchè possa essere dichiarato essibile, ha bisogno di una serie di componenti che rendano automatico e autonomo il processo produttivo, in particolare nel caso studiato un sistema di cambio pallet, di cambio utensile, un magazzino utensile automatizzato ed altri numerosi componenti e sottosistemi. Il comportamento di questi dispositivi viene ad oggi gestita interamente tramite PLC (Programmable Logic Controller) integrati con il controllo numerico. Questo tipo di architettura risulta fortemente centralizzato, infatti vengono solitamente condivisi con i livelli di controllo superiore pochissime informazioni per determinare esclusivamente lo stato complessivo della macchina (in attesa/cambio utensile/cambio pallet/spenta ecc..). Per quanto riguarda la manutenzione, questa viene solitamente eettuata in modo preventivo, ossia prevedendo dei piani di revisione e manutenzione in base ai casi di guasto registrati dall'assistenza. L'obiettivo del progetto di tesi in questo ambito è, ancora una volta, quello di estrarre dal controllo numerico i dati relativi allo stato dei singoli sensori utilizzati per il controllo dei diversi componenti e processarli per ottenere in qualche modo degli indicatori che descrivano ecacemente lo stato di usura della relativa unità operatrice (livello 2). Studiando l'andamento degli indicatori sarà possibile in futuro operare in modo proattivo interventi di manutenzione. 5

7 1.2 Obiettivi della tesi Fatte le dovute premesse e presentato il contesto applicativo, gli obiettivi del lavoro di tesi sono come di seguito deniti: ˆ Lo studio e l'approfondimento del tema della manutenzione nell'ambito dei sistemi automatizzati e, in particolare, l'approfondimento della manutenzione predittiva. ˆ Lo studio e l'approfondimento dei diversi sistemi adottati per il monitoraggio delle condizioni utensile in ambito manufatturiero, le strategie più utilizzate e le grandezze coinvolte. ˆ L'implementazione di un sistema di acquisizione dati per registrare l'andamento delle grandezze relative ai componenti d'automazione. ˆ L'implementazione di un sistema di acquisizione dati per registrare l'andamento delle grandezze relative alla lavorazione. ˆ Lo sviluppo di un osservatore dello stato di usura dei componenti d'automazione. ˆ Lo sviluppo di un osservatore dello stato di usura dell'utensile in lavorazione. ˆ L'eettuazione di prove sperimentali per la validazione di quanto descritto precedentemente e per trarre conclusioni su possibili sviluppi futuri. 6

8 Capitolo 2 Stato dell'arte Sia il problema del monitoraggio utensile che quello della manutenzione, come già accennato nel capitolo precedente, sono stati al centro della ricerca scientica tanto nell'ambito manufatturiero quanto in quello accademico, entrambi volti a individuare la ottimale strategia di monitoraggio e ad ingegnerizzare la soluzione per renderla applicabile in diversi contesti. Lo studio dello stato dell'arte, qui brevemente introdotto, si suddivide quindi in quattro dierenti sezioni, rispetivamente riguardanri: le strategie di monitoraggio, i sistemi TCM, le strategie di manutenzione e le architetture ICT a sostegno delle tecniche citate. 2.1 Il problema del monitoraggio Per poter implementare delle strategie di manutenzione occorre prima trattare del problema del monitoraggio, ossia di come può essere ricavato lo stato del sistema e la sua eventuale predizione, su cui verranno poi eettuate analisi dai livelli superiori e verranno prese le decisioni in base al tipo di stategia manutentiva scelta. Per quanto riguarda il monitoraggio, possiamo quindi suddividere le tecniche adottate in due dierenti approcci: monitoraggio di tipo data-driven e monitoraggio di tipo model-based. Nel primo caso, dai dati raccolti dall'impianto si analizza il comportamento del sistema e le sue variazioni nel tempo, per fare ciò vengono analizzati dienti indici statistici, si parla in questo caso di controllo statistico di qualità o di processo. Nel secondo caso vengono invece confrontati i dati sperimentali con quelli risultanti da simulazioni eettuate con modelli matematici derivati dalla natura dell'impianto o ricavati in modo automatico (si parla in questo caso di approcci knowledgebased). Entrambe le tecniche presentano dierenti vantaggi, svantaggi, limiti e prestazioni a seconda del contesto applicativo. Per un'analisi comparativa si rimanda ad articoli e testi scientici dedicati [12]. Durante il lavoro di tesi, dato il contesto applicativo ed aziendale in cui si inserisce il progetto, è stato preferito un approccio di tipo data-driven per il monitoraggio dei componenti di automazione e una soluzione di tipo model-based per il monitoraggio delle condizioni utensile. Una buona panoramica sulle diverse strategie di tipo data-driven per il monitoraggio di processoè stata fornita in Kwok L. Tsui et al (2014) [31]. In particolare si possono distinguere due tipi di analisi: analisi univariata e analisi multivariata. 7

9 Nel primo caso ogni grandezza e la sua dinamica, viene analizzata in modo singolo come variabile casuale: questo approccio è quello che è stato inizialmente utilizzato nello studio dei risultati ottenuti durante il lavoro di tesi. Nell'ambito dell'analisi statistica univariata, è di fondamentale importanza lo studio delle Control Charts: di diverse tipologie ed applicazioni, queste rappresentano da anni il primo e più semplice approccio al problema del monitoraggio di processo di tipo data-driven e hanno inoltre l'importante vantaggio di avere un ridotto impatto economico. Le carte di controllo prese in considerazione per il caso di studio a cui la tesi fa riferimento, sono le carte MA - Moving Average ed EWMA - Exponentially Weight Moving Average. Nella teoria dell'analisi multivariata vengono invece analizzate anche le relazioni tra le variabili di processo attraverso diverse possibili tecniche (Principal Component Analysis, Partial Least Squares, etc) [16, 6]. Attraverso lo studio dello stato dell'arte dei sistemi di monitoraggio è stato possibile individuare quali strumenti fossero più indicati per l'implementazione dei sistemi di monitoraggio in esame. 2.2 Il monitoraggio delle condizioni utensile (TCM) La necessità di avere una sempre maggior precisione, qualità ed ecienza produttiva ha portato già da diversi anni ad occuparsi del monitoraggio del processo produttivo per poter mantenere in ogni istante una elevata qualità al minor costo. Nelle lavorazioni per asportazione di truciolo, implementare un sistema automatizzato di monitoraggio utensile signica stimare in modo automatico le condizioni di usura dell'utensile senza bisogno dell'intervento di alcun operatore e senza bisogno di fermare il processo produttivo. Il problema del monitoraggio comporta quindi lo sviluppo di un sistema di sensori intelligenti, ossia un sistema integrato distribuito su vari livelli: sensori, sistemi di ltraggio, sistemi di processamento dei dati, database e sistemi in grado di prendere le opportune decisioni. Data la vastità del problema, le soluzioni implementate negli anni di ricerca sono state diverse ed è perciò opportuno catalogarle secondo determinati criteri. Soluzioni sensor-based e sensorless Come già accennato per poter ricavare i dati necessari al monitoraggio del sistema occorre osservare diverse grandezze, questo può essere fatto attraverso l'installazione di sensori dedicati che registrano l'andamento delle variabili di processo ritenute interessanti, in tal caso si parla di sistemi sensor-based. Questa tecnica risulta quella attualmente più utilizzata ed ef- cace, anche se la sempre maggior accessibilità dei dati resa possibile dai costruttori di macchine utensili e controlli numerici sta portando i sistemi sensorless, che non prevedono la presenza di sensori aggiuntivi, ad avere prestazioni sempre più elevate. Alle migliori performance dei sistemi sensor-based corrispondono però la necessità di un importante investimento iniziale e la non sempre facile realizzabilità di tale sistema in ambito industriale (dicoltà di installazione, scarsa competenza del personale, svantaggio economico, ecc). 8

10 Soluzioni on-line e o-line Un'altra possibile classicazione delle strategie di TCM è quella tra i metodi on-line e o-line. Con metodi on-line si intendono tutte quelle soluzioni che sono in grado di analizzare i dati osservati in real-time durante il processo di lavorazione senza operare un fermo macchina. Al contrario i metodi o-line comportano la valutazione dello stato utensile quando la macchina non è in lavorazione. Solitamente una valutazione o-line risulta più dettagliata e approfondita, in quanto l'usura dell'utensile può essere studiata in modo diretto attraverso l'analisi delle geometrie dell'utensile, mentre un'analisi on-line avviene in modo indiretto attraverso lo studio di alcuni parametri di processo, meglio approfonditi nel capitolo dedicato all'implementazione del sistema. I sempre più approfonditi studi nel settore stanno portando ad ottenere metodi on-line con sempre più elevate prestazioni a costi di progettazione e installazione più accessibili, in modo da renderli sempre più vantaggiosi anche nell'ambito industriale. Soluzioni dirette e indirette Un'ulteriore distinzione tra le possibili soluzioni al problema del monitoraggio delle condizioni utensile è quello tra sistemi che misurano in modo diretto l'usura attraverso analisi geometriche e sistemi che stimano l'usura elaborando una serie di indicatori. Per quanto riguarda le prime soluzioni, le tecniche più utilizzate sono l'analisi al microscopio e quella condotta attraverso telecamere. Una migliore descrizione dell'usura utensile verrà fatta nel capitolo 4. Per quanto riguarda le tecniche indirette sono state presentate molte possibili soluzioni, che si basano sull'estrazione dai dati di processo di alcuni indicatori che, una volta elaborati, forniscano informazioni sullo stato di usura. A loro volta queste soluzioni sono suddivisibili tra soluzioni model-based e soluzioni data-driven. Nelle soluzioni model-based una parte dei dati vengono utilizzati per identicare i parametri di un modello che mette in relazione l'usura utensile e gli indicatori considerati [14], oppure vengono interpretati i dati direttamente attraverso modelli meccanicistici [27, 32]. Nelle soluzioni data-driven i dati vengono analizzati attraverso tecniche di controllo statistico. Sono inoltre presenti in letteratura soluzioni ibride, dove alcune tecniche di monitoraggio diretto e o-line vengono utilizzate per denire uno scenario di utilizzo, mentre tecniche dirette e on-line vengono utilizzate per descrivere l'andamento dell'usura durante la lavorazione, ne sono esempi i lavori di Whang [33]. Osservando le principali soluzioni impiegate in ambito industriale ed in particolare nel mondo delle macchine utensili, ci si può riferire all'articolo Commercial Tool Condition Monitoring Systems [19]. Considerando la grande varietà di lavorazioni eettuate da un centro di lavoro FMS, facendo riferimento alle diverse soluzioni individuate al paragrafo precedente, durante il lavoro di tesi è stato approfondita in modo particolare lo studio di un'architettura che sfruttasse un approccio di tipo data-driven. Nell'approfondire i dierenti sistemi in commercio, è possibile evidenziare quattro componenti essenziali per lo sviluppo di qualsiasi piattaforma di TCM descritti dalla gura

11 Figura 2.1: Schema di funzionamento di un sistema TCM. Sensori I sensori costituiscono il livello più basso di un sistema di monitoraggio ed eettuano solitamente misure di tipo indiretto, tale scelta è dovuta alla scarsa accessibilità dell'utensile e dei parametri di usura durante la lavorazione. Le misure più utilizzate nelle ricerche sperimentali e nei prodotti commerciali sono quelle di vibrazione, potenza assorbita dalla macchina, emissione sonora ed emissione acustica. Vengono spesso eettuati dierenti posizionamenti per caratterizzare al meglio la misura, l'insieme dei dati ottenuti viene poi immagazzinato in un opportuno database da cui verranno estratti ed utilizzati dai livelli successivi. Una più approfondita analisi delle grandezze e dei fenomeni osservati verrà eettuata nel capito dedicato all'implementazione di un sistema di TCM. Estrazione dell'informazione Ogni singolo segnale contiene di per sè dierenti informazioni riguardanti lo stato della lavorazione e dell'utensile, ma queste sono spesso soggette a disturbi, rumore o componenti derivanti da fattori esterni come ad esempio l'intervento di un operatore. Durante questa fase le serie di dati vengono processate e ltrate per estrarre le sole componenti interessanti e utili a descrivere i fenomeni che si vogliono osservare. Per massimizzare la quantità di informazioni possono essere utilizzate in questa fase tecniche di data-fusion, questo tipo di preprocessamento deriva dall'idea che l'informazione contenuta in una serie di dati non contenga la sola informazione relativa alla singola misurazione, ma correlata con altre serie possa fornire ulteriori informazioni e indici di performance utili a descrivere lo stato del processo [23]. 10

12 Apprendimento Per avere una miglior capacità decisionale e conferire maggiore autonomia al sistema possono essere implementati degli algoritmi di apprendimento per determinare i modelli su cui il livello superiore (decision making level) prenderà le decisioni. In questa fase vengono quindi identicati i diversi parametri del modello adottato, spesso particolarmente complesso e non lineare. Decision Making Questa parte dell'architettura si occupa di elaborare l'informazione e, noto un modello del sistema, di riconoscere in quali condizioni è l'utensile, classicandone così lo stato di usura. Da uno studio dello stato dell'arte relativo ai livelli più bassi, ossia relativo ai livelli di cui si occupa il lavoro di tesi, si possono trarre diverse conclusioni in merito al tipo di sensori e al tipo di algoritmi più promettenti per poter determinare al meglio lo stato di usura dell'utensile. 11

13 2.3 La manutenzione dei sistemi automatici Così come per il monitoraggio dello stato utensile, anche il tema della manutenzione dei processi produttivi è stato ampiamente trattato negli anni sia in ambito accademico che industriale e commerciale [13], la manutenzione è infatti un importante funzione per contribuire alla riduzione dei costi, mantenendo le macchine in condizioni di lavoro e di sicurezza ottimali. Le strategie di manutenzione possono essere divise per tipologia: ˆ Manutenzione correttiva ˆ Manutenzione preventiva ˆ Condition Based Maintenance Manutenzione Correttiva (CM) E' la classica strategia di manutenzione a basso costo e bassa tecnologia, che consiste nell'intervento dell'operatore dopo l'avvenimento del guasto. Questo tipo di manutenzione può essere utilizzato nel caso di guasti poco signicativi e non critici, ha il vantaggio di avere un basso costo e non necessita di pianicazione. Comporta invece una notevole perdita economica in termini di tempi di intervento e di fermo-macchina. Manutenzione Preventiva (PM) L'obiettivo di questa strategia è eettuare l'intervento di manutenzione prima che il guasto avvenga. Questa manutenzione, ampiamente diusa in ambito industriale, si basa quindi sulla progettazione di interventi ciclici, che tengono conto di numerosi fattori, come lo studio dell'usura dei componenti, dei tempi medi tra i guasti delle singole parti, del costo degli interventi, ecc. Per un approfondimento sull'implementazione di sistemi di manutenzione preventiva si rimanda a [7, 30, 9]. Questo tipo di manutenzione consente nella maggior parte dei casi di evitare guasti critici, ma può comportare l'intervento frequente su macchine ancora in buone condizioni che non sono però disponibili per la produzione, portando così a una notevole perdita economica. Possono inoltre presentarsi guasti improvvisi non considerati nella progettazione degli interventi di manutenzione e che non possono quindi essere previsti dal sistema di manutenzione. Condition Base Maintenance (CBM) Questo tipo di strategia, emergente negli ultimi anni, si basa sulla estrazione on-line dalla macchina e dall'intero processo produttivo di una grande quantità di dati relativi al prodotto e alle funzionalità della macchina stessa operata da un sistema di acquisizione dati. I dati così raccolti vengono sfruttati per stimare lo stato corrente dei singoli componenti e la sua evoluzione nel tempo. La parte decisionale di un sistema di CBM viene eettuata in modo predittivo, ossia studiando la dinamica dello stato dei componenti, determinando una predizione sullo stato futuro e valutando se lo stato previsto necessita un intervento di manutenzione. Per un approfondimento sul tema della manutenzione predittiva si rimanda ad esempio a [25, 24, 18, 21]. 12

14 Una generica e sintetica descrizione di un sistema di manutenzione predittiva è visible in gura 2.2, riferendoci ad essa il lavoro di tesi si occupa di studiare ed implementare i primi due livelli: il sistema di acquisizione dati e il sistema di monitoraggio, descrivendo poi alcuni possibili futuri sviluppi per sviluppare il livello decisionale. Figura 2.2: Elementi di un sistema Condition Based Maintenance (CBM). Questa strategia risulta sempre più studiata e utilizzata grazie anche alla maggiore accessibilità dei dati, garantita dal grande incremento del numero di sistemi elettronici e informatici all'interno del processo produttivo, come si vedrà nel prossimo paragrafo. Tuttavia l'implementazione di un sistema di manutenzione predittiva comporta un elevato investimento iniziale e una elevata complessità di progettazione, che portano questa strategia a non essere sempre la soluzione più conveniente, sopratutto per impianti semplici o in assenza di guasti critici. Attraverso lo studio dello stato dell'arte nell'ambito della manutenzione è stato possibileindividuare i passi necessari per sviluppare una piattaforma di manutenzione predittiva: 1. Individuazione di indicatori ecaci per la descrizione del sistema. 2. Individuazione dei dati che occorre acquisire per ricostruire gli indicatori. 3. Implementazione di un sistema di acquisizione dati dalla macchina 4. Individuazione della strategia per la eettuare una buona stima dello stato del sistema. Nella sezione 2.4 verrano meglio descritte le principali implementazioni di sistemi di CBM. 13

15 2.4 ICT per il monitoraggio e la CBM Lo studio sullo stato dell'arte fornisce alcune indicazioni riguardanti le architetture più utilizzate ed ecienti in ambito industriale. Ad esempio si rimanda al testo di Campos [8], in cui viene presentata una raccolta di piattaforme utilizzate per implementare un sistema CBM (descritto nel paragrafo precedente). Per realizzare un sistema di monitoraggio relativo al processo o alle automazioni, per centri di lavoro di tipo FMS composti da dierenti macchine in grado di compiere un ampio numero di lavorazioni dierenti, un'importante specica sul prodotto nale è la sua generalizzabilità e portabilità, ossia la capacità di adattarsi alle diverse situazioni e lavorazioni con il minimo intervento dell'operatore e il minimo intervento sul processo Sistemi multi-agente Alcuni dei sistemi presenti sul mercato e illustrati in articoli scientici presentano un'architettura che può essere denita multi-agente. A dierenza del livello come elemento base di una architettura, un Agente viene denito come un sottosistema hardware/software che esiste autonomamente ed è in grado di svolgere alcune funzioni. Nel caso in esame gli Agenti sono costituiti da insiemi di algoritmi che hanno obiettivi specici e che possono scambiare informazioni tra di loro. Esistono ad oggi diversi tentativi di standardizzazione dei sistemi di manutenzione, tra i principali contributori a questo proposito troviamo l'ims (www.imscenter.net ), che ha sviluppato una piattaforma completa di manutenzione predittiva multi-agente: Whatchdog Agent [10]. Uno dei più importanti standard nell'ambito della e-maintenance e in particolare in quello della CBM studiato dal mondo dell'industria è lo standard CBM - OSA. Esso, realizzato dal consorzio MIMOSA (www.mimosa.org), prevede 7 diversi agenti, con compiti e obiettivi diversi. Nelle gure 2.4 e 2.5 sono visibili in modo schematico le due dierenti soluzioni. Parlando di Information and Communication Technology nell'ambito delle macchine utensili, occorre inoltre citare lo standard MTConnect [17], uno standard open e royalty-free volto a promuovere l'interoperabilità tra device e applicazioni software. Il mondo delle macchine utensili sfrutta infatti soluzioni fortemente centralizzate e fonda l'intera gestione della macchina sul CNC (Compuer Numerical Control), di cui si discuterà in seguito, che risulta fortemente autonomo e chiuso. Lo standard MTConnect è il tentativo di sviluppare un vero e proprio protocollo di comunicazione tra CNC e applicazioni software, basato su interrogazioni HTTP e sul linguaggio XML, la presenza di un protocollo di comunicazione è un importante strumento per consentire alle aziende di implementare applicazioni allo scopo di incrementare l'ecienza e la produttività del sistema. Anche MTConnect, al pari delle altre già citate soluzioni, è un sistema multiagente, la cui struttura è quella riassunta in gura

16 Figura 2.3: Schema rappresentante l'architettura utilizzata da MTConnect. Figura 2.4: Schema rappresentante l'architettura utilizzata da WatcDog, sistema sviluppato dal centro IMS. 15

17 Figura 2.5: Schema rappresentante l'architettura utilizzata da CBM-OSA, sviluppato dal gruppo MIMOSA. Osservando gli Agenti che operano ai livelli più bassi, di maggiore interesse per gli scopi di questa tesi, è possibile individuare tre dierenti Agentiimportanti sia per il monitoraggio delle condizioni utensile, sia per il monitoraggio dei componenti di automazione: Data Acquisition Agent, Information Extraction Agent, Database Agent. Data Acquisition Ha il compito di campionare le grandezze ritenute interessanti al ne della caratterizzazione del sistema. Nell'ambito delle macchine utensili le soluzioni dedicate all'acquisizione dati risultano solitamente molto limitate a causa della natura chiusa e centralizzata del sistema in esame, basato sull'utilizzo di un Controllo Numerico (CN) che si occupa della gestione del proceso produttivo attraverso il Numerical Control Kernel (NCK) e della gestione dei componenti di automazione attraverso il Programmable Logic Controller (PLC). Esistono quindi due tipi di soluzioni possibili: l'estrazione dal CN dei dati desiderati e l'installazione di sensori esterni, si può quindi distinguere tra soluzioni sensor-less e sensor-based. Per quanto riguarda la prima soluzione ogni produttore di controlli numerici mette a disposizione un set di funzioni che possono essere utilizzate per comunicare con il CN, tuttavia attraverso queste librerie non è solitamente possibile operarare una buona caratterizzazione delle lavorazioni a causa della banda massima raggiungibile che si aggira attorno ai Hz. Tali funzioni sono infatti spesso utilizzate per ottenere informazioni di alto livello riguardanti lo stato della macchina, il numero di pezzi prodotti ed altri eventi caratterizzati da basse frequenze. Le soluzioni di tipo sensor-based risultano invece le più diuse per quanto concerne i sistemi TCM e sfruttano l'introduzione di sensori esterni connessi a schede 16

18 di acquisizione dedicate, queste tecniche comportano d'altra parte un costo elevato e un intervento sico sulla macchina. Information Extraction Ha il compito di estrarre da un set di dati delle informazioni relative allo stato del sistema. Per raggiungere il suo obiettivo questo agente utilizza diverse tecniche e diversi set di algoritmi tra cui tecniche di data fusion, l'integrazione di modelli sici e strumenti di simulazione. DataBase Ha il compito di immagazzinare sia i dati grezzi, sia i dati processati dai vari agenti e di renderli facilmente e velocemente diponibili per l'elaborazione. Per lo sviluppo di questo fondamentale elemento sono oggi disponibili numerosissime soluzioni molto diverse tra loro e con diversi ambiti di utilizzo. In conclusione è facile notare come questi dierenti agenti possano essere in qualche modo ricondotti ai livelli dello standard CIM Architetture per il monitoraggio remoto Una volta individuato un sistema di monitoraggio, allo stato dell'arte vengono seguite due strade dierenti: l'utilizzo on-line dell'informazione per un controllo diretto del sistema produttivo e l'utilizzo o-line dell'informazione per determinare lo stato di salute dell'impianto in una centrale di controllo remota. Per quanto riguarda il monitoraggio dell'usura utensile, viene solitamente utilizzata la prima strategia, in quanto il fenomeno che si vuole osservare ha una dinamica veloce e può causare perdite economiche rilevanti. In tal caso è quindi opportuno che il controllo venga fatto direttamente sul luogo di produzione, ossia al livello 2 o 3 della piramide CIM illustrata in precedenza. Nella pratica attuale classica è spesso l'operatore addetto alla singola macchina che, osservando i valori di potenza assorbita e grazie alle sue competenze è in grado di determinare lo stato di usura dell'utensile. Per quanto riguarda il monitoraggio dei componenti di un generico processo produttivo, viene solitamente adottata una strategia dierente. Facendo ancora riferimento alla gura 1.2 si preferisce far eseguire le 3 funzionalità di più basso livello (acquisizione, pre-processamento ed estrazione dell'informazione) dai primi 3 strati della piramide CIM (sensori, macchina, cella) che immagazzinano i dati ottenuti e caratterizzanti il sistema osservato in un database. Sarà poi una centrale operativa che da remoto preleverà i dati ed eettuerà l'analisi delle informazioni e lo sviluppo di decisioni in modo o-line. Lo studio dello stato dell'arte è stato quindi utile per determinare quali strumenti utilizzare per realizzare in modo eciente il sistema in progetto, in particolare è stato determinante per la scelta dei linguaggi di programmazione, del database e dei software di analisi dati. 17

19 Figura 2.6: Architettura tipica dei sistemi di monitoraggio. 18

20 Capitolo 3 Sistema di acquisizione dati Il primo livello necessario all'implementazione di un'architettura di monitoraggio è quello che si occupa di recuperare dai sensori i dati relativi ai fenomeni di interesse e di immagazzinarli in un database. Obiettivo principale di questa applicazione è recuperare dati dal controllo numerico, alla massima frequenza di campionamento che consente di non perdere campioni. L'applicazione in oggetto è stata realizzata in due principali fasi: l'analisi dei requisiti e l'implementazione. Nella sezione 3.1 viene presentata l'analisi del contesto in cui si inserisce l'applicazione sviluppata, riconoscendo il sistema oggetto di indagine e la sua struttura. Segue l'analisi dei requisiti e la descrizione di come l'applicazione è stata implementata. Nel paragrafo 3.5 vengono presentate le prestazioni dell'applicazione che risultano di particolare importanza per la progettazione dei livelli superiori. La trattazione del'applicazione di acquisizione dati risulta sempre suddivisa in due parti, una riguardante il monitoraggio delle condizioni utensile, una riguardante il monitoraggio dei componenti di automazione. A causa dei diversi obiettivi e del diverso contesto sono state infatte sviluppate due diverse applicazioni. 19

21 3.1 Contesto applicativo In questa sezione viene descritto il contesto applicativo dei sistemi di acquisizione dati sviluppati, partendo dalla descrizione del Computer Numerical Control (CNC) a disposizione, le sue possibili interfacce verso l'esterno e il sistema che supervisiona la produzione già presente sulla macchina. Segue una sezione che descrive il database già utilizzato per la supervisione e che verrà utilizzato nello sviluppo del sistema di acquisizione La macchina utensile e il sistema di supervisione Figura 3.1: Sistema di supervisione della macchina utensile. Come già accennato in precedenza, il contesto in cui la tesi si sviluppa non è semplicemente quello delle macchine utensili, ma quello di centri di lavoro di tipo FMS. Nello specico la struttura del sistema che si vuole monitorare è descritta in modo schematico in gura 3.1, in cui sono riconoscibili gli elementi principali di una cella di lavoro: il Controllo Numerico (CN), il supervisore (SUP) e un database (DB). Altro importante elemento di un sistema di acquisizione dati è la presenza di quello che può essere denito adapter, ossia di un interfaccia di comunicazione tra controllo numerico e supervisore. Nel contesto applicativo in cui il lavoro di tesi si 20

22 inserisce, i sistemi di supervisione già in opera prevedono solamente funzioni di gestione della produzione, mentre non comprendono ancora le funzioni di monitoraggio dell'utensile e di monitoraggio dello stato dei componenti che si vogliono realizzare (il sistema di supervisione è infatti il sistema jfmx). jfmx è un software di supervisione per la gestione, il controllo e l'integrazione dei sistemi di produzione MCM: nato con il compito di coordinare l'automazione essibile, ore oggi numerosi servizi avanzati di supporto alla produzione manifatturiera in grado di fornire una soluzione completa al problema produttivo adato a una o più celle MCM. Il supervisore risulta essere un computer che sfrutta un sistema operativo Linux Ubuntu. L'adapter ora in utilizzo sfrutta il protocollo TCP/IP attraverso una rete ethernet per mettere in comunicazione il controllo numerico e il supervisore limitatamente alle funzioni di gestione e monitoraggio già viste in precedenza Il Controllo numerico Il sistema FMS presente nel caso di studio ha nel controllo numerico il centro di tutte le operazioni di controllo. E' quindi opportuno descriverne la struttura in modo dettagliato. Il controllo numerico è un device integrato composto da elementi dedicati allo svolgimento di diverse funzioni, in generale è stato denito dallo standard ISO 2806:1994 [2]come: Automatic control of a process performed by a device that makes use of numerical data introduced while the operation is in progress. Figura 3.2: Schema della struttura di un Controllo Numerico. 21

23 Lo schema visibile in gura 3.2 ne mostra le principali caratteristiche, in particolare sono visibili tre principali elementi. NCK (Numerical Control Kernel) E' l'unità che si occupa del controllo del moto, ha quindi il compito di leggere ed interpretare il part program e generare la traiettoria utensile attraverso diverse tecniche di interpolazione. Ha inoltre il compito di controllare direttamente gli azionamenti degli assi per realizzare la traiettoria elaborata. Per eettuare un buon controllo dell'utensile e poter così garantire un minimo errore sulla parte lavorata, sono disponibili al NCK diverse grandezze relative agli assi e al mandrino, queste misure vengono salvate all'interno di memorie dedicate ad alte prestazioni. La possibilità di leggere queste grandezze tramite strumenti software resi disponibili dal costruttore del CN (meglio descritti in seguito) è alla base dello sviluppo del sistema di TCM discusso nel proseguo della tesi. In particolare verrà analizzata la possibilità di implementare un osservatore dello stato utensile con la sola acquisizione di dati provenienti dal controllo numerico, senza l'adozione di ulteriori sensori dedicati. PLC (Programmable Logic Controller) E' un sistema elettronico a funzionamento digitale, destinato all'uso in ambito industriale, che utilizza una memoria programmabile per l'archiviazione interna di istruzioni orientate all'utilizzazione per l'implementazione di funzioni speciche, come quelle logiche, di sequenziamento, di temporizzazione, di conteggio e di calcolo aritmetico, e per controllare, mediante ingressi ed uscite sia digitali che analogici, vari tipi di macchine e processi [1]. Nel particolare caso della macchina utensile, ai PLC sono conferite le funzioni di controllo dei componenti automatici necessari ad automatizzare il processo produttivo quali porte, pompe, valvole, ecc., mentre come già descritto precedentemente il controllo del moto è gestito dal NCK. Il PLC utilizza quindi delle memorie dedicate per la gestione delle variabili di processo, la possibilità di accedere a tali memorie sarà fondamentale per discutere la possibilità di implementare un sistema di monitoraggio dello stato dei componenti di automazione, gestiti appunto dal PLC. Nel caso delle macchine utensili, dove il CN è reallizato attraverso un computer, la logica del PLC viene integrata nel controllo numerico, nel caso di studio si può parlare di PMC (Programmable Machine Control). HMI (Human Machine Interface) E' la parte del sistema costituita da tutti quegli elementi che consentono all'uomo e ad altre entità di interagire con la macchina. Esiste solitamente una interfaccia più diretta ed elementare costituita da un pannello di congurazione che permette all'operatore di monitorare direttamente la lavorazione e impostare alcuni parametri, questa dev'essere una interfaccia semplice, immediata e intuitiva per l'operatore. 22

24 In realtà, in tutte le macchine utensili moderne il controllo numerico non viene realizzato da un generico device, ma attraverso un computer, per questo viene denito dallo standard il nome Computer Numerical Control (CNC): Realization of NC using a computer to control the machine functions [2]. Proprio per la particolare realizzazione del CN, questo si arricchisce di una serie di elementi di supporto propri di un computer, tra cui quelli particolarmente interessanti relativi alle interfacce di rete che rendono possibile la comunicazione e lo scambio di dati tra la macchina e i livelli superiori descritti dalla piramide CIM nel capitolo introduttivo. Tali interfacce denite precedentemente come adapter vengono già ampiamente sfruttate dalle aziende produttrici di macchine utensili per realizzare software personalizzabile in base alle esigenze del cliente e per fornire servizi di supervisione e pianicazione della produzione, descritti precedentemente al paragrafo Quindi, seppure i tre elementi descritti (NCK, PLC e HMI) siano la base costitutiva di qualsiasi controllo numerico, durante gli anni, con la sempre maggiore presenza e imporanza dell' ICT all'interno dei sistemi produttivi, sono stati elaborati sistemi di interfacciamento con la macchina più complessi e basati su strumenti software. Ogni produttore mette infatti a disposizione dell'installatore un set di librerie per potersi interfacciare con il CN attraverso porta seriale, bus, ethernet o altre tipologie di rete. Per quanto riguarda la comunicazione, di fondamentale importanza per lo svolgimento del progetto di tesi è stata la disponibilità del set di librerie FANUC Open CNC API Specications (FOCAS) che costituiscono delle Application Programming Interface (API), ossia delle funzioni primitive che possono essere invocate attraverso una connessione ethernet da un programma esterno e che il CN è in grado di riconoscere. Particolarmente utili per l'applicazione in oggetto sono le funzioni relative alle operazioni di lettura e scrittura. Utilizzando queste funzioni è possibile leggere le variabili desiderate senza bisogno di dover eseguire alcuna applicazione sul computer del controllo numerico, il quale mette semplicemente a disposizione la propria memoria. 23

25 Possibili interfacce del controllo numerico Per implementare un sistema di acquisizione dati è importante caratterizzare in modo accurato le prestazioni che possono essere raggiunte con l'utilizzo di tali funzioni. Queste infatti non presentano un tempo di esecuzione garantito, che è invece variabile in base alla struttura della rete e al traco presente su di essa. Per poter determinare questi importanti parametri sono stati eettuati due dierenti test in condizioni realistiche di impiego dell'applicazione di acquisizione dati. ˆ Test 1: frammentazione e latenze di trasmissione: sono state fatte delle serie ripetute di acquisizioni incrementando progressivamente il numero di byte letti da 1 a 1K, sono stati registrati i tempi di lettura e sono stati riportati sul graco di gura 3.3. ˆ Test 2: prestazioni in presenza di traco: sono state eettuate acquisizioni ripetute introducendo la presenza di traco di rete attraverso una seconda applicazione che richiedeva informazioni al CN, simulando così una mole di traco realistica durante la normale fase di lavorazione della macchina. Sono stati registrati i tempi di lettura e sono stati riportati sul graco in gura 3.4. Interpolando linearmente i dati relativi agli ultimi test, è stato possibile ricavare il tempo medio di lettura in funzione dei byte letti (gura 3.5), ottenendo: T acquisizione = N Bytes ms E' opportuno tenere conto di questi graci nella fase di implementazione dell'applicazione. Figura 3.3: Risultati test 1: frammentazione di rete e tempi di risposta. 24

26 Figura 3.4: Risultati test 2: tempi di risposta in presenza di traco. Figura 3.5: Fitting lineare del tempo di risposta leggendo dal Supervisore tramite ethernet. Volendo interagire con il CN, una soluzione alternativa a quella appena descritta è quella data dalla possibilità di implementare, compilare ed eseguire delle applicazioni a bordo del computer utilizzato per il controllo numerico. Attraverso questo strumento non sarà più necessario appoggiarsi a una comunicazione ethernet, ma sarà invece possibile avere un più rapido accesso ai dati che si vogliono acquisire, questi 25

27 potranno poi essere resi disponibili all'esterno in un secondo momento attraverso le interfacce di rete dedicate. Nel caso di studio è stato utilizzato l'ambiente messo a disposizione dal produttore: c-executor, un ambiente in cui è possibile sviluppare applicazioni scritte in linguaggio C che possono poi essere compilate per il controllo numerico. Nonostante tali applicazioni vengano eseguite dallo stesso computer che viene utilizzato per il controllo numerico e quindi per tutte le funzioni cui è dedicato il NCK, le applicazioni in esecuzione su c-executor vengono associate ad un task con priorità inferiore. In particolare nel caso di studio le applicazioni sviluppate per il CN sono associate ad un task con un periodo di esecuzione garantito di 8 ms. Grazie a questa specica è possibile sviluppare applicazioni di tipo real-time. Il tool c-executor consente quindi di campionare le grandezze desiderate e registrarle in un area di memoria dedicata e accessibile dal supervisore. Essendo la memoria dedicata a questa tipologia di programmi molto limitata, i dati dovranno comunque essere trasmessi al supervisore attraverso ethernet sfruttando particolari API messe a disposizione. Occorrerà studiare tali funzioni in modo approfondito per consentire lo sviluppo di un sistema che sfrutti la massima frequenza di campionamento senza che si verichi una perdita di campioni. Anche in questa occasione sono state studiate le latenze di rete e i tempi di trasmissione e sono stati rappresentati in un graco, dove viene presentato il solo caso relativo alla presenza di traco (gura 3.6). Figura 3.6: Tempi di risposta medio in condizioni reali. Attraverso un' approssimazione lineare sono stati successivamente interpolati i dati relativi a questa simulazione, ottenendo così una legge che esprime appossimativamente il tempo di acquisizione in funzione dei byte letti (gura 3.7). In modo sperimentale è stata quindi ricavata la legge: T acquisizione = N Bytes ms 26

28 Figura 3.7: Fitting lineare del tempo di risposta sfruttando l'ambiente c-executor. Tale legge sarà di primaria importanza per l'implementazione del sistema di acquisizione descritto nei successivi paragra. In gura 3.8 vengono confrontati i risultati ottenibili con le due dierenti strategie. Figura 3.8: Confronto tra l'acquisizione implementando l'applicazione sul CN (blu) e sul supervisore (rosso). Pe implementare un sistema di aquisizione dati risulta di particolare importanza l'ultimo dato descritto, in quanto attraverso gli strumenti software disponibili sarà 27

29 possibile acquisire il valore dei parametri di lavorazione e memorizzarli ogni 8 ms, che denisce così una massima frequenza di campionamento di 125 Hz MongoDB: un database non-relazionale Come requisito per lo sviluppo dell'applicazione di acquisizione dati per il monitoraggio dei componenti d'automazione viene imposto l'utilizzo di un database non relazionale: MongoDB. Questo è infatti già utilizzato dall'azienda per altre funzioni e la sua adozione renderà maggiormente integrabile il sistema di monitoraggio con gli altri servizi informatici aziendali. MongoDB è un database non relazionale, orientato ai documenti e quindi di tipo NoSQL. Esso si allontana dalla struttura basata su tabelle dei database relazionali in favore di documenti in stile JSON (JavaScript Object Notation) che in MongoDB vengono chiamati BSON (Binary JSON). MongoDB è un software libero e open source, che utilizza una struttura dati organizzata in documenti e collezioni di documenti. Ogni documento è un insieme di oggetti JSON, composti da una coppia {campo : valore}. L'adozione di questo database porta alcuni sostanziali vantaggi di seguito descritti. Performance MongoDB è riconosciuto come un database che richiede poche risorse per essere eseguito e ottiene buone performance di lettura/scrittura, solitamente più elevate rispetto ad un database relazionale. Schema essibile Possono essere inseriti nuovi oggetti, senza necessariamente rientrare in un rigido schema preimpostato. I dati possono inoltre essere facilmente raggruppati e caratterizzati con dierenti strumenti Query MongoDB permette l'eettuazione di query molto essibili e avanzate. Questa caratteristica è fondamentale per l'implementazione dei livelli più alti del sistema di monitoraggio, che hanno il compito di estrarre l'informazione dall'insieme dei dati grezzi relativi ad un grande numero di variabili registrate. Di grande importanza quindi la possibilità di eettuare delle aggregazioni tra i dati e di poter compiere ricerche essibili in base al sottosistema studiato e alle condizioni operative della macchina. BigData Ipotizzando un funzionamento continuato del sistema e considerando la grande quantità di segnali che si intende acquisire dalla macchina utensile, nonchè i tempi tra i guasti molto lunghi, siamo in presenza di una grande mole e di una notevole varietà di dati da gestire. MongoDB, per i vantaggi già citati precedentemente, ore buone soluzioni data l'alta velocità e la essibilità nell'introdurre nuovi tipi di dato e nuovi modelli. Per un ulteriore approfondimento si riamanda a testi specici [4]. 28

30 3.2 Recupero dati per TCM: requisiti Vengono ora presentati i requisiti che sono stati studiati per guidare l'implementazione dell'applicazione, derivati dal contesto aziendale, dal sistema a disposizione e dall'obiettivo. Questi sono stati suddivisi in: Requisiti funzionali [ F ] Requisiti non funzionali [ NF ] Requisiti tecnologici [ T ] ˆ [ F ] L'applicazione deve implementare un approfondito sistema di logging, in modo da poter ricondurre eventuali incongruenze nei dati a errori durante la fase di acquisizione. ˆ [ F ] L'applicazione deve essere congurabile, in particolare dev'essere possibile impostare il numero di byte letti e l'indirizzo della memoria da leggere. ˆ [ F ] L'applicazione deve connettersi al CN. ˆ [ F ] L'applicazione deve acquisire dal CN i dati rilevanti per gli obiettivi preposti descritti in seguito. ˆ [ F ] L'applicazione deve registrare i dati letti su les csv. ˆ [ T ] L'applicazione dev'essere sviluppata per il sistema operativo Linux 64, essendo questo alla base del supervisore che opera sulla macchina. ˆ [ T ] L'applicazione dev'essere scritta in linguaggio C o C++, in modo da potersi interfacciare in modo eciente con le librerie FOCAS a disposizione. ˆ [ NF ] Data l'elevata dinamica dei fenomeni che si vogliono osservare, occorre massimizzare la frequenza di campionamento. ˆ [ NF ] L'acquisizione dei dati dev'essere svolta in real-time, ossia deve garantire che ogni ciclo di acquisizione si svolga in un intervallo di tempo denito e costante. 29

31 Vengono ora riassunti nel seguente elenco le diverse grandezze disponibili sul CN e che possono essere acquisite. ˆ Numero programma: indica il numero di programma in esecuzione sulla macchina. Questo campo, insieme all'indicazione della linea di programma in esecuzione, può essere utile per capire a quale punto della lavorazione si riferiscono i dati. ˆ Numero linea: indica quale linea di part program è in esecuzione. ˆ Velocità mandrino: indica la velocità di rotazione del mandrino. ˆ Potenza mandrino: indica la potenza assorbita dal mandrino durante la lavorazione, viene espressa come percentuale rispetto alla massima potenza erogabile. ˆ Velocità assi: indica la velocità del punto di contatto pezzo-utensile, ottenuto come interpolazione delle velocità dei dierenti assi. Non è possibile ottenere la velocità dei singoli assi. ˆ Posizione asse X: indica la posizione dell'asse X. ˆ Coppia asse X: indica la coppia generata dall'asse X. ˆ Posizione asse Y: indica la posizione dell'asse Y. ˆ Coppia asse Y: indica la coppia generata dall'asse Y. ˆ Posizione asse Z: indica la posizione dell'asse Z. ˆ Coppia asse Z: indica la coppia generata dall'asse Z. 30

32 3.3 Recupero dati per i componenti d'automazione: requisiti Vengono ora presentati i requisiti che sono stati studiati per guidare l'implementazione dell'applicazione, derivati dal contesto aziendale, dal sistema a disposizione e dall'obiettivo. Questi sono stati suddivisi in: Requisiti funzionali [ F ] Requisiti non funzionali [ NF ] Requisiti tecnologici [ T ] ˆ [ F ] L'applicazione deve acquisire i campioni solo quando la macchina è in lavorazione, deve quindi potersi interfacciare con il CN e ottenere informazioni sullo stato macchina. Dev'essere quindi prevista una modalità di funzionamento in stand-by. ˆ [ F ] In ogni periodo di campionamento l'applicazione deve eettuare tre operazioni fondamentali: leggere gli stati, leggere le uscite, salvare i dati sul DB. ˆ [ F ] L'applicazione deve implementare un approfondito sistema di logging, in modo da poter ricondurre eventuali incongruenze nei dati a errori durante la fase di acquisizione. ˆ [ F ] L'acquisizione deve garantire la coerenza con il tempo, in modo da poter ricondurre ogni evento ad un precisto istante temporale e poter andare così ad analizzare lo stato macchina e le condizioni operative in quel momento. ˆ [ F ] L'applicazione dev'essere fortemente congurabile, in modo da garantirne la portabilità su qualsiasi macchina con CN FANUC. Deve quindi essere prevista una fase di inizializzazione. ˆ [ F ] L'applicazione deve connettersi e gestire la connessione sia con il CN che con il DB. ˆ [ T ] Stati e uscite devono essere lette con due operazioni dierenti in quanto disponibili su aree di memoria dierenti e accessibili quindi tramite due diverse funzioni. ˆ [ T ] L'applicazione dev'essere sviluppata per il sistema operativo Linux 64, essendo questo alla base del supervisore che opera sulla macchina. ˆ [ T ] Tutte le variabili acquisite sono di tipo logico ossia o 0 o 1. Occorre quindi minimizzare lo spazio occupato sul DB, scrivendo la più piccola variabile che sia rappresentativa dei dati letti. La quantità dei dati letti sarà comunque minima in quanto con un solo byte è rappresentabile lo stato di 8 variabili. 31

33 ˆ [ T ] L'applicazione non deve prevedere una parte di software che viene compilata o eseguita dalla macchina, ma deve agire in modo completamente autonomo. ˆ [ T ] L'applicazione dev'essere scritta in linguaggio C o C++, in modo da potersi interfacciare in modo eciente con le librerie FOCAS messe a disposizione. ˆ [ T ] L'applicazione deve interfacciarsi con un database MongoDB, database non relazionale già sfruttato dall'azienda in altre applicazioni. ˆ [ T ] L'applicazione deve poter essere eseguita come servizio in background dal supervisore, in modo da minimizzare le risorse necessarie. ˆ [ NF ] L'acquisizione dei dati dev'essere svolta in real-time, ossia deve garantire che ogni ciclo di acquisizione si svolga in un intervallo di tempo denito e costante. Questo parametro, che dev'essere impostabile come parametro di progetto, costituisce il periodo di campionamento con cui i dati vengono letti e registrati. ˆ [ NF ] L'applicazione deve avere un elevato livello di autonomia e robustezza a fronte di mancata alimentazione, spegnimento improvviso della macchina, interventi dell'operatore, errori nel funzionamento della rete. 32

34 3.4 Recupero dati per TCM: implementazione Per il monitoraggio delle condizioni utensile occorre, come già descritto nel paragrafo precedente, ottenere la più alta frequenza di campionamento possibile, per la soddisfazione di questo requisito sì è scelto di utilizzare un buer circolare, andando a sfruttare il tool messo a disposizione da fanuc già descritto al capitolo 3.1: c-executor. Atraverso questo strumento è stato possibile dividere l'applicazione in due parti: una a bordo macchina si occupa di campionare periodicamente le grandezze desiderate e registrare i dati in un'area dedicata sul CN; una in esecuzione sul supervisore si occupa di leggere periodicamente il buer sul CN e registrare sul database i soli dati rilevanti, scartando quelli obsoleti. Come già detto la massima frequenza di campionamento ottenibile attraverso questo sistema è 125 Hz, frequenza corrispondente al tempo di esecuzione del task cui è assegnata l'applicazione che viene eseguita sul CN. Oltre alle grandezze denite nei requisiti, ad ogni campionamento eettuato da parte dell'applicazione in esecuzione sul CN, viene accodato al blocco di dati un contatore progressivo, chiamato BLOCK-COUNTER, che verrà in seguito utilizzato per il corretto funzionamento dell'applicazione. Il diagramma di usso in gura 3.9 mostra il funzionamento ciclico del programma di acquisizione dati in esecuzione sul supervisore, un'ulteriore rappresentazione è quella di gura

35 Figura 3.9: diagramma di funzionamento del programma di acquisizione dati. 34

36 Figura 3.10: Schema del funzionamento del programma di acquisizione dati. 1. Inizializzazione: in questa fase viene eettuata la connessione con il CN, l'avvio dei servizi di log, la congurazione dei parametri di acquisizione. Importante parametro congurazione è la dimensione del buer utilizzata, di cui si discuterà in seguito. 2. Lettura del buer: attraverso apposite funzioni messe a disposizione dal costruttore del CN, viene letto l'intero buer denito precedentemente attraverso la congurazione. 3. Individuazione BLOCK-COUNTER più vecchio: in questa fase l'applicazione individua il blocco di dati più vecchio presente nel buer attraverso l'indice di blocco accodato ai dati. 4. Verica del dato: in questa fase viene vericato, ancora una volta attraverso il campo BLOCK-COUNTER, che il blocco di dati che si sta considerando non sia già stato registrato sul database nella precedente acquisizione. Nel caso il blocco di dati risulti valido tutti i dati successivi no al più recente vengono registrati sul database. Finita questa fase il programma procede dallo step 2, ossia leggendo nuovamente l'intero buer. Il dimensionamento del buer Come si comprende osservando il funzionamento del sistema di acquisizione, è stato necessario dimensionare opportunamente i parametri del buer presente sul CN per fare in modo che non vi fosse perdita di dati. Per fare questo occorre infatti che nel tempo di un ciclo di acquisizione da parte del supervisore il buer non venga completamente riempito da parte del CN; in caso contrario i dati verrebbero sovrascritti e non sarebbe possibile garantire la frequenza di campionamento dichiarata. Sarà invece opportuno garantire una percentuale di scarti per cautelarsi rispetto ad un eventuale rallentamento della trasmissione dovuta ad un sovraccarico del traco di rete. Considerando quindi un tempo di campionamento di 8 ms e denendo come N blocks il numero di blocchi di dati presenti nel buer, possiamo scrivere: T acquisizione < 8ms N blocks Introducendo ora il valore di T acquisizione descritto precedentemente e la variabile N BytespBlock che descrive il numero di byte presenti in un blocco di dati e trascurando la frammentazione di trasmissione, possiamo scrivere: 35

37 Ottenendo così: N blocks N BytespBlock < 8 N Blocks N Blocks < N BytespBlock 8 Anchè sia N Blocks > 0 occorre imporre 0.05 N BytespBlock 8 < 0 ottenendo così un vincolo sul massimo numero di byte per blocco: N MAX BytespBlock < 160 E' stato quindi ricavato un valore limite per la massima dimensione del blocco di dati che viene campionato. Volendo garantire un utilizzo medio del buer del 50%, otteniamo: N MAX BytespBlock 80 36

38 3.5 Recupero dati per i componenti d'automazione: implementazione Figura 3.11: Schema di funzionamento dell'applicazione di acquisizione dati per il monitoraggio dei componenti di automazione. Uno schema generale di funzionamento dell'applicazione è visibile nell'automa di gura 3.11, dove sono osservabili i 5 possibili stati descritti in seguito: 1. Inizializzazione: in questa fase viene eettuata la congurazione del sistema tramite la lettura di les di congurazione, l'avvio del servizio di log, la connessione al database e l'inizialiazzazione dello stesso, la connessione con il controllo numerico. In particolare nel le di congurazione saranno presenti tutti i parametri di acquisizione. Durante questa fase avviene inoltre la sincronizzazione tra CN e supervisore, questo è possibile grazie a speciche funzioni che permettono di leggere ed impostare il clock del CN. Questa operazione risulta di primaria importanza per evitare di perdere la coerenza tra i dati ottenuti dal CN e quelli riportati dal supervisore. Tale aggiornamento viene eettuato in modo periodicorendendo così ininuenti eventuali piccole dierenze tra i due clock. L'errore temporale massimo che si ottiene è di circa 10 ms, ossia il tempo necessario per eettuare l'operazione di setting del clock del CN. Questo tempo è ampiamente suciente a garantire il sincronismo richiesto. 2. Controllo_stato: questa operazione, che consiste nel controllo dello stato operativo della macchina utensile, viene ripetuta periodicamente e consente di riconoscere se i dati che vengono letti sono signicativi e se quindi devono essere registrati o meno. L'acquisizione risulta infatti utile solamente se la macchina è in lavorazione. 37

39 3. Acquisizione: questa operazione consta di due passaggi successivi già descritti nell'analisi dei requisiti: la lettura delle uscite e la lettura degli stati del PLC presenti in aree di memoria dierenti. Tali operazioni, per garantire il requisito di coerenza con il tempo, devono essere svolte entro un arco di tempo denito, che è congurabile e viene impostato durante la fase di inizializzazione. Attraverso questa operazione il campionamento dei dati viene reso real-time. Per soddisfare questo requisito sono state utiliizate le Linux Signals. Di particolare importanza per ottenere un corretto funzionamento del sistema è la scelta della frequenza di campionamento. Non avendo infatti la possibilità di salvare i dati sulla macchina data l'assenza di un buer sul controllo numerico, l'applicazione opera in modo autonomo richiedendo tramite protocollo TCP/IP al CN il valore di alcune variabili presenti nella memoria del PMC. Questo signica che non viene garantita la risposta del CN entro un tempo pressato, ma tale tempo è dipendente dalle condizioni della rete e dal carico di lavoro che il CN sta eseguendo. Risulta ora chiaro come l'impostazione di una frequenza di campionamento troppo elevata porterebbe alla perdita di un inaccettabile numero di campioni. Tale frequenza deve quindi essere scelta con cura osservando i graci in gura 3.8 e considerando che come già detto occorre compiere due letture durante un ciclo di acquisizione. Per poter meglio denire l'ottima frequenza di campionamento è stata implementata una funzione di testing delle prestazioni all'interno dell'applicazione che permette di calcolare in modo automatico tale valore, noto il numero di stati e di uscite che si vogliono acquisire e noto il fattore di sicurezza che si vuole impiegare. 4. Immagazinamento dati: in questa fase viene eettuata una chiamata al database e vengono immagazzinati i dati letti. La struttura del DB viene meglio descritta in seguito. 5. Standby: questo stato viene raggiunto se la macchina si trova in una condizione in cui non è utile raccogliere dati, in particolare comprende i casi di macchina non in lavorazione e macchina non raggiungibile. Quando l'applicazione si trova in questo stato non salva dati e interroga ciclicamente la macchina andando a osservarne lo stato, qualora questo diventi favorevole può ricominciare l'acquisizione descritta al punto 3. 38

40 3.5.1 Database Nel caso in esame all'avvio del servizio, quindi nella fase di inizializzazione, vengono generate due collezioni: X_collection e Y_collection. Per descrivere la struttura e l'utilizzo del database, nel seguito viene riportato il funzionamento relativo alla registrazione degli stati, dato che le uscite vengono registrate in modo analogo. Ad ogni iterazione viene letta un'area di memoria contenente gli stati X e vengono registrati sul database attraverso la creazione di un documento contenente il timestamp, utile per soddisfare il requisito di sincronismo, e i dati. Come si legge nell'analisi dei requisiti, tutti i dati registrati ad eccezione del timestamp sono di tipo logico (0-1), questo signica che potrebbero essere rappresentati attraverso un singolo bit. In MongoDB questo non è però possibile, poichè il bit non è un tipo di dato previsto. Per ottimizzare la quantità di spazio occupato, vengono registrati gruppi di otto stati e descritti attraverso un byte, sarà poi il livello che si occupa del pre-processamento e dell'estrazione dell'informazione a ricavare la sola variabile utile. Possiamo quindi denire: Xj = {X j.0... X j.7}. Ogni oggetto BSON contiene quindi il nome degli stati Xj e il suo valore attuale, ottenuto dall'unione di 8 stati e dalla loro rappresentazione in byte. In modo analogo vengono registrati i dati relativi alle uscite del PLC Y. Quanto descritto è osservabile in gura 3.12, dove viene schematizzata la struttura del DB. Figura 3.12: Struttura del DB utilizzato per la registrazione dei dati riguardanti le i componenti d'automazione. Attraverso questa struttura del database è possibile eettuare ecienti ricerche e suddivisioni dei dati. Con l'eventuale utilizzo dei tag è inoltre possibile assegnare ogni segnale a diversi sottosistemi, in modo da rendere più semplice l'estrazione automatica per dati relativi ad un singolo sottosistema, cui corrispnde un tag. 39

41 3.6 Prestazioni Recupero dati per TCM T acquisizione N Blocks N BytespBlock NBytespBlock MAX 80 Livello Buffer 50 % 125 Hz f MAX sample Tabella 3.1: Prestazioni del sistema di acquisizione per TCM Concludendo l'analisi del lavoro fatto per lo sviluppo dell'applicazione di acquisizione dati, è possibile riassumere in tabella 3.1 alcuni parametri derivanti da vincoli realizzativi o tecnologici Recupero dati per sistema di monitoraggio dei componenti d'automazione T acquisizione T acquisizione = N Bytes. 20Hz f MAX sample Tabella 3.2: Prestazioni del sistema di acquisizione per TCM. Concludendo l'analisi dell'applicazione sviluppata, si può determinare quali fenomeni possono essere osservati e quindi indagati nel monitoraggio che si vuole eettuarre. In condizioni operative realistiche, ossia su una macchina in funzionamento, in presenza del normale traco di rete, è possibile andare ad acquisire campioni relativi a 200 variabili tra ingressi e uscite alla frequenza di 50 ms. Il numero di dati persi risulta accettabile e inferiore al 2%. Possono quindi essere rilevati tutti i fenomeni con una dinamica inferiore ai circa 20 Hz. Per incrementare questo valore sarebbe necessario introdurre una parte dell'applicazione nel controllo numerico, come spiegato nel capitolo riguardante il monitoraggio delle condizioni utensile. Questo violerebbe però il vincolo tecnologico imposto e già dichiarato. 40

42 Capitolo 4 Monitoraggio utensile In questo capitolo viene descritto il procedimento seguito per lo sviluppo di un sistema di monitoraggio delle condizioni utensile. In un primo momento sono stati individuati i fenomeni che si volevano osservare, quindi sfruttando il sistema di acquisizione presentato nel precedente capitolo è stata eettuata una campagna di prove sperimentali. L'obiettivo principale di queste prime campagne è stato quello di capire se attraverso l'estrazione dal CN di dati riguardanti la lavorazione è possibile descrivere lo stato di usura dell'utensile, utilizzando quindi una piattaforma di tipo sensor-less. Il capitolo parte dall'individuazione dei fenomeni che si vogliono osservare, arrivando poi a descrivere quali grandezze monitorare e con quali strumenti. Inne viene descritta una campagna di prove sperimentali eettuata in MCM su una macchina disponibile, la sua progettazione e i risultati ottenuti. 4.1 Fenomeni Il primo passo è stato quello di individuare quali fenomeni il sistema TCM deve essere in grado di monitorare. Essendo il progetto ad uno stato embrionale, si è deciso di concentrarsi in prima istanza su lavorazioni e materiali semplici in modo da testare ecacemente il sistema di acquisizione dati. La prima campagna di prove è stata quindi eettuata monitorando esclusivamente lavorazioni di spianatura su masselli in acciaio C-45. Per quanto riguarda i fenomeni monitorati, si è deciso di osservare esclusivamente l'usura dell'utensile. Con il termine usura si intendono diversi e svariati fenomeni, che possono essere classicaticati come in seguito e visibili in gura 4.1[20]: ˆ Deformazione plastica ˆ Usura sul anco e ad intaglio ˆ Craterizzazione ˆ Microfessurazioni ˆ Scheggiature ˆ Rottura 41

43 Figura 4.1: Tipi di usura utensile. Tra queste forme di usura si può comunque fare un'ulteriore distinzione; esistono infatti fenomeni di usura dettati da errate condizioni di lavoro, parametri di lavorazione o fenomeni esterni (collisioni). Fanno parte di tale categoria la rottura e la scheggiatura dell'utensile, le quali sopraggiungono solitamente per errate condizioni di lavoro che portano a vibrazioni o temperature eccessive. Un'altra forma di usura, più interessante per l'applicazione in oggetto, è l'usura continua e inevitabile data dalle sollecitazioni a cui l'utensile è continuamente sottoposto durante la lavorazione. Le principali forme di usura di questo tipo sono l'usura sul petto e sul anco dell'utensile e l'usura per deformazione plastica. Questi tipi di usura non sono eliminabili, ma possono al più essere minimizzati attraverso un'accurata progettazione della lavorazione. La loro dinamica dipende dalle sollecitazioni meccaniche e termiche cui il sistema è sottoposto. L'usura dell'utensile può quindi essere descritta come in gura 4.2, misurando alcune caratterisiche geometriche dell'inserto: ˆ Usura sul anco (VB) ˆ Formazione di un cratere da usura (KT, KM) 42

44 Figura 4.2: Descrizione dell'usura utensile attraverso parametri geometrici. E' però evidente che avendo descritto l'usura utensile attraverso parametri geometrici, una misura diretta può essere eettuata solamente o-line smontando l'utensile e misurando l'usura al microscopio o con strumenti dedicati. Nella pratica aziendale corrente, la determinazione dello stato di usura utensile avviene on-line attraverso l'esperienza diretta dell'operatore, che osserva l'assorbimento di potenza da parte della macchina tramite il pannello operatore e considera un utensile come usurato se la potenza assorbita supera una determinata soglia dettata dall'esperienza. E' quindi evidente come l'implementazione di un sistema TCM che monitora costantemente on-line l'usura utensile sia immediatamente vantaggioso relativamente al controllo della qualità del prodotto nito. 43

45 4.2 Grandezze & Sensori Una volta individuati i fenomeni che si vogliono monitorare, occorre decidere quali grandezze rilevare. L'obiettivo è infatti quello di ottenere una piattaforma di monitoraggio on-line, che possa dare informazioni sull'utensile mentre questo è in lavorazione. La misura dell'usura può essere valutata in modo indiretto attraverso l'osservazione di grandezze relative al processo produttivo che sono più o meno facilmente misurabili on-line, queste grandezze sono state individuate in anni di ricerca e se ne trova catalogazione in diversi e numerosi articoli e pubblicazioni scientiche [19]. Forze e coppie Per ottenere questo tipo di informazione, si può ricorrere all'utilizzo di tavole dinamometriche che fanno da base per il pezzo durante la lavorazione. In questo modo sono in grado di registrare la forza impressa durante la lavorazione in quella direzione. Un livello di forza anomalo può essere quindi indice di un eccessiva usura utensile (una forza troppo alta rispetto al valore di riferimento è simbolo di un grande sforzo che l'utensile sta compiendo per fare quella lavorazione, una forza troppo bassa può essere sintomo di rottura tale da non permettere alcun tipo di lavorazione del pezzo). Allo stesso tempo può essere utilizzata per l'analisi delle vibrazioni. L'impiego di questa strumentazione è molto utile in questa fase del progetto, in quanto fornisce un riferimento ad alta precisione delle forze in gioco, ma non può però essere utilizzata come soluzione commerciale, dato che porrebbe vincoli particolarmente stringenti sulla massima misura del grezzo in lavorazione. Anche attraverso il software di acquisizione dati descritto nel capitolo dedicato è possibile recuperare dal CN i dati relativi alle forze e coppie dei singoli assi. Potenza assorbita Il sensore di potenza assorbita misura direttamente la potenza elettrica assorbita dal mandrino o dai singoli assi. Nel caso in esame questo è stato posto direttamente nell'armadio di alimentazione della macchina utensile e collegato ai cavi che forniscono la potenza al mandrino, a monte della elettronica di potenza. La misurazione della potenza può fornire una misura indiretta della forza, qualora installare un dispositivo come quelli elencati sopra non possa essere fatto (es. lavorazioni su pezzi molto grandi, non eseguibili su una tavola di dimensioni ridotte). Una potenza molto più elevata del normale sarà sintomo di eccessivi sforzi della macchina per compiere la lavorazione e una potenza molto più ristretta sarà indice di una lavorazione non eseguita aatto. Anche attraverso il software di acquisizione dati descritto nel capitolo dedicato è possibile recuperare dal CN i dati relativi alla potenza assorbita dal mandrino, espressa come percentuale della massima potenza erogabile. Vibrazioni Le vibrazioni meccaniche indotte dalle forze utensile-pezzo possono essere facilmente misurabili attraverso accelerometri e la loro osservazione può essere utile per una misura indiretta dell'usura, in quanto direttamente proporzionali ad essa. Un problema nell'utilizzo degli accelerometri è relativo alla banda passante limitata di questo tipo di sensori. 44

46 Emissione acustica Un'alternativa all'osservazione delle vibrazioni meccaniche è l'osservazione delle vibrazioni acustiche. Con emissioni acustiche si intende infatti l'emissione di segnali ultrasonori in una banda compresa tra 50 khz ed 1 MHz. Questo tipo di segnale è sicuramente ricco di informazione sulla lavorazione in atto, ma anche di rumore, dipende infatti fortemente da diversi fattori come il posizionamento o il tipo di lavorazione eseguita, se usato singolarmente può quindi portare ad un elevato numero di falsi allarmi. Come già accennato occorre una elevata accuratezza nel posizionamento, nel caso specico il sensore AE è stato montato direttamente sul grezzo, per questo, similmente alla tavola dinamometrica, risulta dicilmente utilizzabile in ambito produttivo dato l'elevato tempo di set-up necessario all'installazione. Emissione sonora In modo analogo all'emissione acustica, anche il monitoraggio delll'emissione sonora può essere utile a determinare l'usura dell'utensile e la qualità della lavorazione. Tra i vantaggi vi è sicuramente la facilità di posizionamento che non risulta in alcun modo vincolata al grezzo. Nel caso in esame è stato previsto l'utilizzo di un idrofono. 4.3 La campagna sperimentale Nei paragra seguenti viene presentata la campagna sperimentale eettuata e seguita durante il lavoro di tesi. Gli obiettivi delle prove svolte erano ˆ Vericare il corretto funzionamento del sistema di acquisizione dati. ˆ Vericare la possibilità di rilevare l'usura utensile attraverso una piattaforma sensorless, sfruttando solamente i dati recuperati dal controllo numerico. Per raggiungere tali obietivi si è seguito il seguente procedimento: 1. E' stato progettato il piano di lavorazioni da eettuare (materiali grezzi, utensili, lavorazioni e parametri di taglio) 2. E' stato eettuato il set-up della macchina e dei sensori. 3. Sono state eettuate le lavorazioni utilizzando utensili in condizioni ottimali e sono stati registrate le grandezze descritte in precedenza 4. Sono state eettuate le lavorazioni utilizzando utensili usurati e sono stati registrate le grandezze descritte in precedenza. 5. Sono stati confrontati o-line i dati osservati per vericare gli obiettivi. 45

47 4.3.1 Set-up sperimentale Per le prove di lavorazione è stata utilizzata una macchina a 4 assi, visibile in gura 4.3. Caratteristica importante di questa macchina è l'elevata potenza del mandrino (90 Kw), questo dato renderà infatti più dicile osservare piccole variazioni di potenza in seguito all'utilizzo di utensili usurati, una possibile soluzione a questo problema potrebbe essere la lavorazione di materiali più duri e dicili da lavorare, come ad esempio il titanio. Figura 4.3: Macchina utilizzata per le prove MCM i.tank assi. Sensori In tabella 4.1 vengono presentati i sensori esterni utilizzati durante la campagna di prove, in tabella 4.2 vengono invece presentate le grandezze recuperabili dal CN attraverso il software di acquisizione. Inne, in gura 4.4 si ha un'immagine dei sensori installati. 46

48 Strumento Utilizzo Banda passante Posizionamento Tavola Forze e 2 KHz Tra grezzo e tavola dinamometrica vibrazione Emissione Vibrazione 50 KHz 900 KHz Grezzo acustica Idrofono Vibrazione 10 Hz KHz Nell'area di lavoro Potenza Potenza di 40 KHz Alimentazione mandrino lavorazione Accelerometro Vibrazione 5 KHz Mandrino Tabella 4.1: Sensori esterni installati. Grandezza Potenza mandrino Velocità rotazione mandrino Coppia assi Posizione assi X, Y, Z Velocità punto di contatto utensile-pezzo Banda passante 125 Hz 125 Hz 125 Hz 125 Hz 125 Hz Tabella 4.2: Grandezze recuperate dal CN attraverso l'applicazione di acquisizione dati. 47

49 Figura 4.4: Installazione dei sensori. 48

50 Piano di lavorazioni Essendo una campagna esplorativa, come già accennato in precedenza, si è scelto di lavorare con materiali e lavorazioni non problematiche, per questo sono state eettuate solamente operazioni di spianatura su masselli di acciaio al carbonio C-45. La descrizione degli utensili e dei parametri di taglio utilizzati sono descritti in gura 4.7. Sono stati utilizzati tre grezzi, che hanno subito lavorazioni di sfacciatura attraverso una fresa frontale. Dopo una prima passata di pulizia, che ha garantito lo svolgimento delle operazioni asportando in ogni punto del massello la stessa quota di sovrametallo, si è passati, come si può vedere in gura 4.5 e 4.6, ad eettuare delle sfacciature successive. Per ogni condizione utensile, le cinque ripetizioni del processo sono state eseguite a diverse quote Y. La spianatura è stata eseguita sempre nello stesso verso. Al termine delle 5 ripetizioni l'utensile è stato rimosso, sono stati sostituiti gli inserti e caratterizzati per vericarne le condizioni. L'ordine di esecuzione dei test per ciascun grezzo è stato randomizzato. Al termine di un intero ciclo di lavorazioni su uno stesso grezzo, il pezzo è stato smontato e si è replicato su un nuovo grezzo l'intero ciclo con un ordine di casualizzazione dierente. La misura dell'usura è stata monitorata durante tutto il piano sperimentale, gli inserti nuovi, al termine delle prove prestabilite sono passati da un valore di VB nullo ad un valore di VB medio inferiore a Gli inserti considerati poco usurati sono passati da VB ~ 0.08 a VB ~ mm, mentre gli inserti molto usurati sono passati da VB ~ 0.2 mm a VB ~ 0.3 mm. Figura 4.5: Ciclo di fresatura. 49

51 Figura 4.6: Schema riassuntivo della lavorazione per spianatura. 50

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