Entwurf und Implementierung einer verteilten Steuerungsarchitektur zur Regelung von Bauteileigenschaften

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung und Vorgehensweise

2. Stand der Technik
2.1. Regelung von Bauteileigenschaften in der Umformtechnik
2.1.1. Regler
2.1.2. Sensorik zur Messung von Bauteileigenschaften
2.1.3. Flexible Aktorik am Beispiel der 3D-Servo-Presse
2.2. Vernetzung von Produktionsstrukturen
2.2.1. Kommunikationsebenen in der Produktion
2.2.2. Auflosung der Hierarchie: Cyber-physische Systeme

3. Anforderungsermittlung und Definition
3.1. Bestimmung der Prozessinformationen und des Informationsflusses
3.1.1. Prozessmodell und prozessrelevante Daten
3.2. Zusammenfassung der relevanten Prozessdaten
3.3. Anforderungsermittlung: Festlegung der zu implementierenden Funktionen
3.3.1. Hauptprogramm
3.4. Schnittstellen
3.4.1. Aufbau der Steuerungsarchitektur
3.4.2. Klassifizierung von Daten und Datenfliissen
3.4.3. Benutzerklassen und Zugriffsrechte
3.5. Definition der Programmiersprachen und Standards
3.5.1. Programmiersprache und -umgebung: Vergleich zwischen Matlab und LabView
3.5.2. Datenspeicherung und Datenbanksystem
3.5.3. Messstation
3.5.4. Die verwendeten Standards im Uberblick

4. Implementierung
4.1. Ausgangssituation und notige Anpassungen
4.1.1. Installation von benotigter Software und Treibern
4.1.2. Anpassung der SPS-Applikation
4.1.3. Enumerationstransformation
4.1.4. Operations-Modus
4.2. Aufbau der Datenbank
4.3. Implementierung der definierten Funktionen
4.3.1. Implementierung des Hauptprogramms

5. Erprobung
5.1. Vorgehensweise und Ziele
5.2. Bewertung der Konvergenzphase der Regression in Abhangigkeit der gefiihrten Vorversuche
5.3. Erprobung des Systems am Realversuch Biegestern Einleitung und Vorgehensweise
5.3.1. Funktionalitat und Fehleranfalligkeit
5.3.2. Erprobung der Konvergenzphase der Regression

6. Fazit und Ausblick

7. Anhang

8. Abbildungsverzeichnis

9. Tabellenverzeichnis

10. Abkiirzungsverzeichnis

11. Literaturverzeichnis

Bachelor-Thesis

Thema: Entwurf und Implementierung einer verteilten Steuerungsarchitektur zurautomatischen Regelung von Bauteileigenschaften Design and implementation of adistributed controller architecture for automated control of product properties Beider Regelung von Bauteileigenschaften ergibt sich oftmals die Herausforderung, dass die Messung der Bauteileigenschaften nur zeitlich und/ oder räumlich getrennt vom eigentlichen Umformprozess stattfinden kann. Dadurch ergibt sich die Notwendigkeit, im Prozess auftretende Bauteileigenschaften durch geeignete Modelle vorherzusagen. Dabei werden oftmals Datensätze vergangener Prozessdurchläufe als Erfahrungswerte genutzt.·

Ziel dieser Arbeit ist die Auslegung und Implementierung eines geeigneten Rechnerverbunds, welcher in der Lage ist, die Eigenschaften eines Bauteils zuverschiedenen Zeiten zuerfassen, einander zuzuordnen und daraus das Bauteil- und Prozessverhalten für zukünftige Durchläufe. abzuschätzen. Die Implementierung soll dabei prozessunabhängig erfolgen.

Im Einzelnen sind folgende Tätigkeiten durchzuführen:

1. Recherche/Stand der Technik
2. Anforderungsermittlung und Definition der Struktur
3. Implementierung
4. Erprobung
5. Ausarbeitung der Ergebnisse in einer Bachelor Thesis

Zusammenfassung

Durch die stetig voranschreitende Vernetzung von Produktionsstrukturen entsteht eine Fiille von neuen innovativen Moglichkeiten, Prozessqualitatssicherung nachhaltig weiterzuentwickeln und zu verbessern.

Unter diesem Aspekt wird im Rahmen dieser Arbeit ein Rechnerverbund zur Regelung von Bauteileigenschaften im Kontext dezentraler Produktionsstrukturen entworfen und der Beispielprozess „Herstellung eines Fingerkuhlkorpers aus Blech" mittels eines selbst entwickelten Matlab-basierten Programms und einer relationalen Datenbank modularisiert und prozessunabhangig implementiert.

Ziel ist es, die Regelungsarchitektur so zu konzipieren, dass sie in der Lage ist, die Eigenschaften des Bauteils zu verschiedenen Zeiten zu erfassen, zuzuordnen und mit diesen gewonnenen Daten zukiinftiges Prozessverhalten abschatzen und anpassen zu konnen. Durch die Eingliederung der Arbeit in den Sonderforschungsbereich SFB 805 „Beherrschung von Unsicherheiten in lasttragenden Systemen des Maschinenbaus" wird hierbei ein besonderes Augenmerk auf die Konformitat mit bereits entwickelten Modellen und Methoden gelegt. Darauf aufbauend wird eine standardisierte Kategorisierung der Daten und Datenflusse eingefuhrt, die als Grundlage fur die umzusetzenden Funktionen dient und eine Konsistenz der gespeicherten Datensatze gewahrleistet. Abschliefiend wird anhand der Vorversuche eine Konvergenz der Regressionsmodellbildung untersucht, woraus Entwicklungspotentiale zur Steigerung der Fertigungsgenauigkeit, der Regressionsmodellgute und des Automationsgrades abgeleitet werden.

Abstract

Through the steadily proceeding networking of production structures, an amplitude of innovative possibilities regarding ways of enhancing a sustainable process quality assurance is generated.

Concerning this aspect, a network of cross-linked computers for the control of product properties in the context of peripheral production structures is designed. The exemplary process "Production of a heat dissipater made from metal sheet" is modularised and process-independently implemented by a self-made Matlab-based program and a relational database. It is the aim to devise a controller architecture in a way that it is able to register and relate all properties of the component at different times in order to be able to estimate and adapt future process behaviour with the obtained information.

By integrating the paper into the Collaborative Research Centre SFB 805: "Control of Uncertainty in Load Carrying Structures in Manufacturing Systems Engineering", special attention is paid to the conformity of already existing models and methods. Based on this, a standardised categorisation of data and dataflow is established, which is used as a basis for the functions, which have to be implemented, and as a guarantee for the consistency of the saved datasets. Finally, by taking all pretests into account, a convergence of the regression modelling is investigated and the development potential of enhancement is deviated by looking at the manufacturing accuracy, the model quality and the degree of automation.

1. Einleitung und Vorgehensweise

Die letzten zwei Jahrzehnte waren gepragt von einem enormen Fortschritt in der Informationstechnologie. Dies ist langst Teil des Alltags geworden, aber auch in der produzierenden Industrie ist diese Entwicklung mittlerweile angekommen. Steigende Leistungsfahigkeit und Vernetzung globaler Unternehmensbereiche und Produktionsstrukturen verfugen iiber ein riesiges Potential im Hinblick auf die Prozessqualitatssicherung und Automation, was auch in der Umformtechnik zur Beherrschung von Unsicherheit genutzt werden kann.

Zu Anfang wird die Arbeit in den Stand der Technik eingeordnet, im Speziellen in Bezug auf die Regelung von Bauteileigenschaften in der Umformtechnik und beziiglich der Vernetzung von Produktionsstrukturen.

Dadurch sollen sowohl die Probleme der Regelung in der Umformtechnik als auch das Potential, welches eine vernetzte Produktionsstruktur zur Optimierung dieser Problemstellung mit sich bringt, aufgezeigt werden.

Zusatzlich werden vorhandene Konzepte fur die Regelung, Sensorik und Aktorik sowie Kommunikations- und Sicherheitsstandards und Rahmenbedingungen von cyber-physischen Systemen aufgezeigt, um auf dieser Basis die zu entwickelnde und implementierende Regelungsarchitektur zu modellieren.¹

Bei der darauffolgenden Anforderungsermittlung wird auf die Rahmenbedingungen des Sonderforschungsbereiches SFB 805 „Beherrschung von Unsicherheiten in lasttragenden Systemen des Maschinenbaus" und die Eingliederung der Arbeit in diesen Kontext eingegangen, gefolgt von einer Prozessanalyse des Beispielprozesses „Herstellung eines Fingerkiihlkorpers aus Blech" und des vorhandenen manuellen Mess- und Auswertesystems, an dem eine Beispielimplementierung gezeigt werden wird. Hierbei sind vor allem die Informationsstruktur des SFB 805 und des Beispielprozesses, die sich daraus ergebende Daten-, Funktions- und Schnittstellenstruktur als auch die Auswahl passender Software- und Programmierumgebungen von besonderer Relevanz.

Im Abschnitt Implementierung wird hauptsachlich auf die praktische Umsetzung und den daraus resultierenden Workflow des erstellten Modells eingegangen, der im folgenden Abschnitt nochmals erprobt wird. Abschliefiend erfolgt die Einordnung und Bewertung der daraus gewonnenen Ergebnisse beziiglich der Regressionskonvergenzphase und der daraus resultierenden Fertigungsgenauigkeit in Abhangigkeit der durchgefiihrten Vorversuche.

2. Stand der Technik

2.1.Regelung von Bauteileigenschaften in der Umformtechnik

In diesem Kapitel werden die Besonderheiten der Regelung von Bauteileigenschaften in der Umformtechnik aufgezeigt. Hierfur werden zuerst die klassischen Steuer- und Regelkonzepte vorgestellt und Probleme, die sich durch die schwierige Zustandsgrofienerfassung ergeben, aufgezeigt. Die zur Verfugung stehenden Sensorkonzepte werden anschliefiend kurz erlautert, bevor abschliefiend im Kontext der flexiblen Aktorik die Vorteile von Servopressen im Allgemeinen und der 3D-Servo-Presse mit dem Biegeprozess von Fingerkuhlkorpern im Speziellen diskutiert werden.

2.1.1. Regler

Bei der Beherrschung von Unsicherheit in lasttragenden Systemen spielt die Beeinflussung der Bauteileigenschaften iiber Steuerung und Regelung des Prozesses eine entscheidende Rolle. Hierbei gibt es aus klassischer Sicht zwei grundlegende Modelle zur Klassifizierung: Steuerung (Open-Loop-Control) und Regelung (Closed-Loop-Control).

Bei der Steuerung (siehe Abbildung 1) wird die Stellgrofie direkt aus der Fiihrungsgrofie ermittelt. Dabei konnen die Storgrofien des Prozesses, wenn moglich, gemessen und ebenfalls im Regler verarbeitet werden. Um mittels reiner Steuerung einen Prozess zu beherrschen, miissen die Auswirkungen der Stell- und Storgrofien auf die resultierende Regelgrofie genau bekannt sein ².

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Klassische Steuerung mit und ohne StorgroGenberiicksichtigung nach

1st dies nicht der Fall bzw. ist der Zusammenhang nicht ausreichend genau abbildbar, bietet sich ein geschlossener Regelkreis zur Systembeherrschung an (siehe Abbildung 2). Die Regelung unterscheidet sich dahingehend, dass bei ihr die Regelgrofie des Prozesses zuruckgefuhrt und ebenfalls dynamisch in die Berechnung der Stellgrofie miteinbezogen wird. Somit kann das Regelsystem auch auf nicht genauer definierte Einflusse und daraus resultierende Abweichungen reagieren. Dabei wird die Stellgrofie dynamisch so nachgeregelt, dass die gewiinschte Regelgrofie erreicht wird. Durch den dynamischen Eingriff in das System wird diese Form der Regelung auch In-Prozess-Kontrolle genannt, wahrend die Steuerung mit ihren statisch definierten Zusammenhangen auch unter Off-Prozess-Kontrolle bekannt ist 2.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Klassische ruckgekoppelte Regelung mit und ohne StorgroGenberiicksichtigung nach 1

Fur die Regelung von Bauteileigenschaften bei Umformprozessen ergeben sich daraus mehrere Problemfelder:

- Fur eine reine Steuerung ist eine detaillierte technologische Kenntnis des Prozesses und der beeinflussenden Storgrofien erforderlich, um die Stellgrofse analytisch bestimmen zu konnen. Durch die Erholungsphase belasteter Werkstiicke in Umformprozessen, die beispielsweise mit einer Riickfederung einhergeht, ist dies jedoch nur mit einem grofien Aufwand realisierbar.
- Durch die Erholungsphase resultiert aufierdem die Problematik, dass sich die Regelgrofie wahrend des Prozesses unter Belastung nicht direkt messen lasst und somit nur ein zeitversetztes Messen moglich ist.
- Zudem ist die Messung der Regelgrofie meist mit viel Aufwand verbunden, da sie sich in der Regel auf aufwendig messbare Bauteileigenschaften bezieht (siehe hierzu Kapitel 2.1.2.). 3

Ansatze, die diesen Problemen entgegenwirken, sind modellbasierte Regelkonzepte bzw. die Beobachterregelung 4 (siehe Abbildung 3). Hierbei wird der Regelkreis um ein Modell bzw. um einen Beobachter erweitert, der anhand der Stell- und Regelgrofien und eines Regelstreckenmodells einen Schatzwert ermittelt, welcher anstelle des tatsachlichen Wertes zuruckgefuhrt wird. Dies stellt einen Ausweg beziiglich der meist nicht komplett umsetzbaren Bereitstellung von Zustandsvariablen dar 4.

Eine spezielle Abwandlung dieses Regleransatzes ist die adaptive Regelung. Bei ihr werden die Parameter des Reglers im laufenden Betrieb angepasst, um entweder die Strecken-Parameter des Modells anzupassen oder die Reglereinstellungen standig zu optimieren. Da diese Adaption auch zeitlich versetzt durchgefiihrt werden kann, eignet sie sich ideal, um den zuvor aufgezeigten Problemen bei der Regelung von Umformprozessen entgegenzuwirken. So wurden daraus abgeleitete adaptive Reglerkonzepte, wie z.B. die adaptive Regelung der Ringlage beim Ringwalzen 5 oder beim Innenhochdruckumformen 2, bereits erfolgreich umgesetzt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Schematische Darstellung eines Modell/Beobachter-Reglers nach 4 (links) und eines adaptiven Reglers nach 6 (rechts)

2.1.2. Sensorik zur Messung von Bauteileigenschaften

Um den Prozess durch eine gezielte Steuerung und Regelung beherrschen zu konnen, mtissen die notigen Regelgrofien ermittelt werden. Wie in Abbildung 4 aufgezeigt wird, sind die raumlichen Ebenen einer Umformmaschine hierbei von verschieden grofier Relevanz. So ist der Messaufwand umso grofier, je weiter man sich dem Kern in Form des Bauteils nahert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Herausforderungen der Sensorintegration, raumliche Betrachtung 3

Im Kontext der klassischen Gliederung von Sensoren in der Prozessautomation (Abbildung 5) wird zudem ersichtlich, dass interne Sensoren auf Maschinen- und Werkzeugebene, beispielsweise durch Antriebssensorik und Encoderachsen, Messgrofien zur Verfugung stellen 3. Durch moderne Servoantriebstechnik, die auch in der Umformtechnik Einzug halt, nahert sich die Umformtechniksensorik der Systematik der Robotersensoren stetig an. Hierbei ist vor allem die Integration von Sensorik in die Werkzeuge ein Entwicklungsfeld mit grofiem Potential, da dariiber auch auf Bauteileigenschaften geschlossen werden kann. Da die Bedeutung der Umformtechnik standig zunimmt und hier die werkzeugintegrierte Sensorik von besonderem Interesse ist, wurde dieses Entwicklungsfeld in mehreren Forschungsprojekten, wie beispielsweise der „Optimierten Regelung von Umformprozessen" (ORUM) mit hauchdiinnen Sensorschichten 7 oder der Optimierung von Hochleistungsstanzprozessen durch werkzeugintegrierte optische Sensorik 8, bereits gefordert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Klassische Gliederung von Sensoren in der Prozessautomation 9

Auch diese Fortschritte bei der Sensorentwicklung losen jedoch nicht das zentrale Problem der Nichtermittelbarkeit von Bauteileigenschaften durch die Ruckstellungs- und Erholungsphase in der Umformzone (siehe Abbildung 4 und Kapitel 2.1.1). Daraus resultiert, dass zur Beherrschung von Unsicherheit auch weiterhin die modellbildende Regelung von Bedeutung sein wird.

2.1.3. Flexible Aktorik am Beispiel der 3D-Servo-Presse

Um sich Sensorik und die regelungstechnischen Ansatze bei Umformprozessen zunutze machen zu konnen, sind Umformmaschinen notwendig, welche die benotigte Flexibilitat auch leisten konnen.

Hierfur bieten sich Servopressen in besonderer Weise an, da sie die Produktivitat und Taktzahl mechanischer Pressen mit der Genauigkeit und Flexibilitat von hydraulischen Pressen verbinden konnen 10.

Dabei setzt sich die Flexibilitat aus zwei Teilbereichen zusammen. Einerseits identifizieren sich Servomotoren iiber die Eigenschaft, die Winkelposition, die Winkelgeschwindigkeit und die Winkelbeschleunigung kontrollieren zu konnen 11. Daraus entsteht ein enormer Vorteil im Bezug auf Synchronisierung mehrerer Achsen und einer genaueren Programmierbarkeit, Steuerung und Regelung von Bewegungsablaufen, wie man sie auch aus der Robotik kennt.

Andererseits sind so komplexe Kombinationen aus weg- und kraftgebundenen Mechaniken realisierbar, was die Entwicklung sehr variabler Umformmaschinen erlaubt.

2.1.3.1. 3D-Servo-Presse

Ein Beispiel einer solch flexiblen Servopresse ist die am Institut fur Produktionstechnik und Umformmaschinen (PtU) der TU Darmstadt entwickelte 3D-Servo-Presse (3DSP).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: 1t 3D-Servo-Presse (Prototyp) und die Freiheitsgrade der Presse 12

Durch die Kombination aus drei unabhangigen um 120° versetzt angeordneten rotatorischen Antrieben und zwei zentralen Spindelantrieben kombiniert ihre Mechanik weg- und kraftgebundene Bewegungen 13.

So kann der weggebundene Hub der rotatorischen Antriebe mittels der Spindeln dynamisch verstellt und durch die kraftgebundene Bewegung der Spindelmechanik noch erganzt werden. Durch die Unabhangigkeit der drei rotatorischen Antriebe wird der Freiheitsgrad des vertikalen Hubs zudem um zwei weitere Freiheitsgrade in Form der Kippbewegungen nach vorne und zur Seite erganzt (siehe Abbildung 6).

In Kombination dieser Eigenschaften ist so mit der 3DSP eine aktive Kompensation von horizontalen Stofielverlagerungen als auch ein gleichmafiiger Weg/Kraftverlauf realisierbar 12. Zudem ist sie durch ihre drei Freiheitsgrade sehr variabel durch Werkzeuge erweiterbar, mit denen sich verschiedenste Bewegungsablaufe realisieren lassen.

2.1.3.2. Biegeprozess von Fingerkiihlkorpern

Ein solcher an der 3DSP umgesetzter flexibler Prozess ist das Freiformbiegen von Fingerkiihlkorpern. Hierbei werden die Kippfreiheitsgrade der 3DSP ausgenutzt, um mittels einer Ubersetzung eine Werkzeugspitze in einem x-y-z Koordinatensystem bewegen zu konnen. Dazu wird der Fingerkiihlkorper in der Einspannung fixiert und jeder Kiihlfinger einzeln von der Werkzeugspitze frei gebogen, wobei jeder Kiihlfinger eine Biegerichtung darstellt. Dadurch wird iiber den Werkzeughub h ein Biegewinkel a erreicht. Nach dem Biegen kommt es in der Erholungsphase zu einem Riickfedern des Kiihlfingers und so zu einer Diskrepanz zwischen dem maximal erreichten und dem sich nach der Erholung einstellenden Biegewinkel.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7: Dreidimensionale- und Prozessansicht des Kiihlkorpers 3

Da diese Abweichung sowhl von den Halbzeugeigenschaften Blechdicke s0 und dem Material als auch von dem Biegewinkel a abhangig ist, wurde eine adaptive Regelung entwickelt um eine gleichbleibende Qualitat bei alien Halbzeugauspragungen zu gewahrleisten. Diese ermittelt anhand von vorangegangenen Prozessdurchlaufen einen linearen Zusammenhang zwischen dem gefahrenen Hub h und dem sich nach der Erholungsphase einstellenden aist und nutzt diesen, um eine hohe Mafihaltigkeit zu erreichen. Details zu der Modellbildung werden bei der Darstellung des adaptiven Regelkreises in Kapitel 3.1.1.2 erlautert.

Da eine genaue prozessinterne Ermittlung von aist nicht moglich ist, werden diese zeitlich zum Biegeprozess versetzt durch eine Messstation festgestellt. Durch die bereits abgeschlossene Erholungsphase lasst sich, mittels einer von der Blechdicke abhangigen Transformation die sich aus geometrischen Beziehungen herleiten lasst (siehe Anhang 1), aist aus der Messgrofie H bestimmen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 8: Biegewinkel und Biegerichtungen

Bei einer Versuchsreihe dieser materialabhangigen Riickfederkompensation mit anschliefiender statistischer Auswertung konnte nachgewiesen werden, dass eine Verbesserung der Mafihaltigkeit im Vergleich zu einer nicht materialabhangigen Regelung vorliegt 14. Demzufolge bietet sich dieser Prozess als Beispielimplementierung der dezentralen Regelungsarchitektur an.

2.2. Vernetzung von Produktionsstrukturen

2.2.1. Kommunikationsebenen in der Produktion

Um die Kommunikation zwischen Produktionsebene und Unternehmensleitebene zu optimieren, wurde nach DIN EN 62264 eine normierte Kommunikationsstruktur festgelegt. Dies ist die Grundlage eines hierarchischen Unternehmensmodells mit horizontaler als auch vertikaler Kommunikation. Hierbei haben die einzelnen Ebenen unterschiedlich hohe Anforderungen im Bezug auf Datendurchsatz und Reaktionszeitverhalten. Auf Feldbusebene kommunizieren Aktoren und Sensoren zyklisch in echtzeitkritisch deterministischen Zeitintervallen. Die horizontale Kommunikation mit der Steuerungsebene erfordert somit Bussysteme, die ein geringes Datenvolumen bereitstellen, aber daftir eine kurze Reaktionszeit garantieren.

Zwischen Steuerungs- und Prozessleitbene kommen Systemfeldbusse zum Einsatz, die keine Echtzeitfahigkeit mehr erfordern, da hier Kommandos und Alarme ausgetauscht werden, diese allerdings durch die Intelligenz der Geratesteuerung nicht als zeitkritisch anzusehen sind. Die Schnittstelle zwischen der Prozess- und Betriebsleitebene stellt das Industrial Ethernet 15 dar. Durch den Einsatz der im EDV-Bereich gangigen Ethernet-Technologie werden hier die Standards der Prozess- und der Betriebsleittechniken mittels einer gemeinsamen Schnittstellentechnologie verbunden.

Somit ist der Informationsfluss durch alle vertikalen physischen Ebenen grundsatzlich gegeben, mit der Einschrankung, dass kein direkter Zugriff moglich ist, sondern jeweils alle Ebenen durchlaufen werden mussen.

Daraus resultiert die Moglichkeit der horizontalen und vertikalen Integration 16, wodurch wie in Abbildung 9 am Beispiel der Anlagensteuerung von der Firma Beckhoff verdeutlicht, Synergien bei der dezentralen Aufgabenbearbeitung geschaffen werden konnen. 17

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 9: Entwicklung elektronischer Anlagensteuerung und Synergieeffekte 16

2.2.2. Auflosung der Hierarchie: Cyber-physische Systeme

Durch die voranschreitende Anpassung der industriellen Kommunikation auf Feldbusebene fuhrt die Entwicklung des letzten Jahrzehnts hin zu einer Auflosung der hierarchischen Strukturen. Daraus resultieren dezentral organisierte Cyber-physische Systeme (CPS).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 10: Auflosung der hierarchischen Automatisierungspyramide durch CPS mit verteilten Diensten 18

In diesem Zusammenhang sind noch keine Normierungen eingefuhrt. Den Versuch einer allgemeinen Definition formuliert die VDI/VDE-Gesellschaft als Leitgedanke wie folgt:

„CPS-basierte Automatisierungssysteme kommunizieren (zumindest teilweise) ilber offene, globale Informationsplattformen. Ihre Teilsysteme und Komponenten nutzen bzw. stellen ilber diese Netze offen verfilgbare, relevante Daten und Dienste zur Verfiigung stehentsic!]1. Haufig sind CPS-basierte Automatisierungssysteme zusatzlich dadurch charakterisiert, dass sie herkommliche System-, Organisations- und Domanengrenzen uberschreiten, dass sich ihre heterogene Zusammensetzung und Struktur wdhrend der Betriebszeit dynamisch dndert, dass sie die Fdhigkeit zur zielorientierten Adaptivitat und Selbstmodifikation auf der Basis von Modellbeschreibungen ihrer Umgebung und ihrer Aufgaben aufweisen und dass sie einen durchgdngigen, hochgradig modellbasierten Engineering-Prozess unterstiitzen." 18

Trotz der fehlenden Normierung und einheitlichen Definition, lassen sich trotzdem diverse Leitgedanken formulieren, die auch in dieser Arbeit Einfluss finden:

- offene Informationsplattformen und Verfiigbarkeit der Daten
- direkte Kommunikation iiber mehre vertikale Ebenen der Automationspyramide
- dezentrale Funktionsverteilung auf intelligente Module/Komponenten Fehler in Quelle.

3. Anforderungsermittlung und Definition

Zur Anforderungsbestimmung und Definition wird unter 3.1 zuerst auf die allgemeine Eingliederung der Arbeit in die Thematik des SFB 805 und im Speziellen in die Teilbereiche Bl (Optimierung von Prozessketten unter Unsicherheit) und B2 (Produktionsfamilien bei gleichbleibender Qualitat) eingegangen und daraus die relevanten Prozessinformationen abgeleitet. Auf die Einordung in die globalen SFB-Definitionen folgt mittels deduktiver Vorgehensweise die Definition des Prozesses im Sinne eines Regelprozesses. Hierbei werden der Umformprozess, der Sensor und der adaptive Regler als Bestandteile eines adaptiven Regelkreises festgelegt und deren relevante Prozessparameter ermittelt. Diese gewonnenen Informationen werden zusammengefasst und durch induktives Vorgehen in Beziehung zu dem iibergeordneten Informationsmodell des SFB gesetzt.

Anschliefiend werden unter 3.2 die Datenstruktur, unter 3.3 der Funktionsumfang und unter 3.4 die Schnittstelleneigenschaften definiert, um die Bereitstellung eines konsistenten Informationsflusses und der Funktionalitat des Prozesses als Regelkreis zu gewahrleisten. Als Leitgedanke wird sich hierfiir an dem Ansatz der Prozessunabhangigkeit und Modularitat orientiert, unter der Hauptpramisse, die Bauteileigenschaften adaptiv zu regeln und damit die Prozessqualitat zu optimieren und einen Beitrag zur Unsicherheitsbeherrschung zu leisten. Um den Ubergang zur praktischen Implementierung in Kapitel 5 zu bilden, wird unter 4.5 dargestellt, welche Programmiersprachen und Standards sich fur den Einsatz am besten eignen, um die unter 4.1 bis 4.4 theoretisch definierten Funktionen, Methodiken und Eigenschaften auch praktisch in einer Implementierung umsetzbar zu machen.

3.1. Bestimmung der Prozessinformationen und des Informationsflusses

Durch die Grundidee einer prozessiibergreifenden Verfugbarkeit von okonomischen und physischen Zustandsgrofien 19 entspricht das Informationsmodell des SFB 805 dem Konzept einer dezentralen Produktionsarchitektur (siehe Kapitel 2.2) und kann somit als Grundlage zur Ermittlung der relevanten Prozessdaten und -datenflusse herangezogen werden. Hierfiir werden das Unsicherheits- und Prozessmodell des SFB 805 kurz vorgestellt und anhand dessen die prozessrelevanten Daten- und Datenflusse der 3D-Servo-Presse mit dem zu implementierenden Biegeprozess ermittelt.

Der grundlegende Ansatz des im SFB entwickelten Unsicherheitsmodells besteht in der Deklaration dreier allgemeiner Unsicherheitskategorien: Unwissen, Ungewissheit und stochastische Unsicherheit (siehe Abbildung 11). Diese unterscheiden sich in der Anzahl verfugbar abgesicherter Informationen iiber Wahrscheinlichkeit und Wirkung, wobei sich die stochastische Unsicherheit z.B. iiber stochastische Daten, die Ungewissheit z.B. iiber Intervall und Toleranz und Unwissen allein z.B. durch Intuition ausdriicken lasst. Die Uberfiihrung der Unsicherheit von Unwissen hin zu stochastischer Unsicherheit und das damit verbundene Verfiigbarmachen und Verarbeiten von vertrauenswiirdigen Informationen bildet den Kern der im SFB 805 verfolgten Methodik zur Beherrschung von Unsicherheit. 20 Zum Verfiigbarmachen und Standardisieren dieser Informationen wurde die Zustandsmatrix erarbeitet, die eine okonomische oder physikalische Eigenschaft (zusammengesetzt aus Grofie, Wert und Einheit) um eine Unsicherheitskategorie erweitert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Hierbei wurde definiert, dass innerhalb einer Prozesskette jeder Teilprozess einen Anfangszustand tn und Endzustand tn+1 und somit auch eine Anfangszustandsmatrix Zn und Endzustandsmatrix Zn+1 besitzt (siehe Abbildung 12).

Da die zu implementierende dezentrale Rechnerarchitektur zur Regelung von Bauteileigenschaften am Beispiel des Biegeprozesses als Teil des Forschungsbereichs und somit auch der eingefiihrten Standardisierung und Methodik anzusehen ist, gilt es im Zuge dieser Arbeit eine SFB-Unsicherheitsmodell-konforme Implementierung zu entwerfen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 12: Prozessmodell des SFB 805 20

3.1.1. Prozessmodell und prozessrelevante Daten

In diesem Abschnitt wird anhand des SFB-Prozessmodells der Biegeprozess der 3D-Servo-Presse vorgestellt und mit den genannten Methoden die Eingangs- und Ausgangszustandsmatrix und die sich daraus ergebenden prozessrelevanten Daten ermittelt. Hierbei wird die Prozessgrenze so gewahlt, dass sie den adaptiven Regelkreis und damit auch die Rechnerarchitektur zur Regelung miteinschliefst.

3.1.1.1. Anfangszustand

Der Anfangszustand eines Halbzeugs in diesem Prozess definiert sich grundlegend durch sein Material, seine Blechdicke und seinen Biegewinkel. Hierbei ist die Blechdicke s0 eine geometrische Grofie [mm]. Das Material Mat mit den moglichen Auspragungen Aluminium, Kupfer oder Stahl ist nach Definition der Zustandsmatrix keine Eigenschaft an sich, sondern eine Eigenschaftskategorie und ist somit im Kontext des Biegeprozesses ein Zeiger auf die prozessrelevanten Materialeigenschaften. Der Biegewinkel aist ist ebenfalls eine geometrische Grofie [DEG] und im Ausgangszustand mit 0° definiert. Da im adaptiven Regelprozess die vier Seiten des Biegesterns getrennt voneinander betrachtet werden, wird zusatzlich die Eigenschaft der Biegerichtung biegerichtung eingefuhrt. Diese ergibt sich aus der xy-Position, an der die Biegung durchzufiihren ist (siehe Kapitel 2.1.3.2). Durch diese Deklaration erhalt jede Biegerichtung einen eigenen und jeder Biegestern dadurch insgesamt vier Ausgangszustande, die wie folgt allgemein definiert sind:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Hierbei ist darauf hinzuweisen, dass die Geometrie- und Materialeigenschaften aus techno logischen Griinden eine starke Rasterung der Eigenschaftsgrofienauspragungen aufweisen. Dies resultiert aus einer hohen Messunsicherheit der maschineneigenen Kraft-/ Wegmessung, die keine hohere Genauigkeit bei der Bauteileigenschaftserkennung zulasst. Diese Rasterung ist somit als Messtoleranz aufzufassen, die als Ungewissheit im Sinne des Unsicherheitsmodells einzustufen ist.

3.1.1.2. Adaptiver Regelkreis

Mit den Eingangsgrofien Ixx und asoU wird in dem eigentlichen Umformprozess modellbasiert die Fiihrungs- bzw. Sollgrofie h der Werkzeugachse z ermittelt. Zugrunde liegt hierbei ein lineares Modell der Form ist dieses Modell und seine Parameter auch hinreichend auf die Modellbildung innerhalb des Umformprozesses anwendbar.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die Modellparameter m{zt) und b(zt) werden hierbei durch den adaptiven Regler mittels univariater linearer Regression mit der Methode der kleinsten Fehlerquadrate ermittelt, indem ein lineares Modell zwischen dem gefahrenen Hub h der Werkzeugachse und dem vom Sensor aus der Messgrofie H und s0 ermittelten aist bestimmt wird. Durch den Zusammenhang, dass Wobei lediglich die Eigenschaften Mat, biegerichtung und s0 benotigt werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Zu beachten ist, dass durch die univariate Regression fur jede mogliche Eigenschaftsauspragungskombination die Regression separat ausgefuhrt werden muss. So ergeben sich durch die 3 Material-, 3 Blechdicken- und 4 Biegerichtungsauspragungen 36 mogliche Kombinationen mit jeweils eigenen Regressionsparametern, was sich in dem zuvor dargestellten linearen Modell in der Abhangigkeit der Modellparameter von Zt widerspiegelt.

Durch ein regelmafiiges Ruckfuhren dieser Parameter an die speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) ist es somit moglich, die Modellbildung des Umformprozesses anzupassen. Inwieweit der Aktualisierungsrhythmus und der mit einbezogene Stichprobenumfang die Qualitat des Modells und damit auch die Qualitat des Biegeprozesses beeinflusst, wird in Kapitel 5 in der Erprobungsphase untersucht.

Ergdnzung I: vorangegangene Modellbildungspha.se

Der erlauterte Prozessablauf benotigt als Grundlage eine vorangegangene Modellbildungsphase, in der erste Modellparameter anhand von direkt angesteuerten h- Positionen und daraus resultierenden h-a(St-Kombinationen gebildet werden. Alternativ konnen diese auch aus anderen Halbzeugen oder Simulationen (Finite Elemente Methode FEM) abgeleitet werden. Erst mit dieser vorangegangenen Phase ist es dem Umformprozess moglich, die Modellbildung anzuwenden und vorgegebene asoH-Werte als Prozess-Input verarbeiten zu konnen. Da dies im Zuge der Biegeprozessentwicklung bereits umgesetzt wurde, wird es im Folgenden als gegeben angenommen.

Ergdnzung II: Zeitdiskreter Regelkreis der Werkzeugachse

Erganzend ist hinzuzufiigen, dass im Umformprozess eine weitere Regelung in Form eines abschnittsweise definierten Geschwindigkeitsreglers integriert ist 22, welcher insofern von Relevanz ist, als dass er den Werkzeughub h durch einen Soll/Ist-Vergleich zwischen Pressenkinematik und prozessintegrierten Lineargebern regelt. Zusammen mit der Antriebsregelung stellt dies somit die umformprozessinterne Maschinenregelung dar und wird deshalb im Kontext der Aufgabenstellung als gegeben angesehen und nicht weiter betrachtet.

3.1.1.3. Endzustand

Gegeniiber dem Anfangszustand verandert sich der Endzustand lediglich in der geometrischen Eigenschaft aist. So verandert sich einerseits ihr Wert, der prozessbedingt zwischen minimal 15° und maximal 45° liegt. Hierbei sind fertigungsbedingte Abweichungstoleranzen T moglich. Des Weiteren stehen durch die im Zuge der adaptiven Reglung erfolgten statistischen Auswertungen ebenfalls auch Unsicherheitsdaten zur Verfiigung. Da eine stochastische Verteilung der aist-Werte 14 und somit auch die stochastische Unsicherheit bereits aufgezeigt wurden, ist so die Moglichkeit gegeben, bei jeder Modelladaption die stochastischen Daten in der Zustandsmatrix ebenfalls zu aktualisieren. Daraus ergibt sich folgender Endzustandsvektor:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

3.2. Zusammenfassung der relevanten Prozessdaten

Auf Basis der im vorangegangenen Kapitel ermittelten Zustandsvektoren als externe Schnittstellen des Biegeprozesses, in Kombination mit den relevanten prozessinternen Datenflussen, ergeben sich somit folgende regelarchitekturrelevante Prozessdaten:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

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¹ Fehler in Quelle.

² Wobei lediglich die Eigenschaften Mat, biegerichtung und s0 benötigt werden.