Automated design and implementation of Kalman observer for spindle torque estimation in CNC machining
Notice bibliographique
Résumé
Milling is a subtractive manufacturing technique, where the material is continuously removed from a workpiece until the desired part shape is obtained. Heavily used in the automotive and aerospace industries, Computer Numerical Control (CNC) milling machines occupy a large chunk in the manufacturing process. The current research focuses towards machining and machine tool monitoring systems that are more self-sufficient and self-adjusting to adapt the processes to machine tools. Cutting torque delivered by the machine tool spindle is one of the key sensory signals for machining process monitoring. This thesis presents a method that automatically reconstructs cutting torque from motor current commands generated by the servo controller of the machine tool. To estimate the cutting torque from commanded spindle current, the dynamics between torque to current relationship must be modeled and compensated. The thesis first presents an automated identification of spindle dynamics using data-driven system identification methods. The frequency response function (FRF) of the spindle dynamics is measured manually using CNC internal diagnostic tools. The identified FRF is then automatically converted to a state-space model using the Eigensystem Realization Algorithm (ERA). To reduce overfitting, an optimal threshold is applied to the ERA method to limit the identified system order. And to ensure the stability of the identified system, unstable eigenvalues of the system are removed using Schur decomposition. The identified system is then augmented such that the unknown torque input is modeled as a state changed by a random process noise. This augmented system is used to create a Kalman Observer, which compensates the spindle dynamics and estimates the torque from the spindle nominal current. The Kalman Observer is tuned automatically by estimating the noise covariance values using machining simulations. The method was eventually validated on a Quaser UX 600 industrial CNC system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».