Diagnóstico de la degradación del proceso de electroerosión por hiloaplicación de técnicas inteligentes

Laburpena

Uno de los principales problemas que presenta el proceso de electroerosión por hilo (WEDM) es la aparición de situaciones degradadas que pueden producir tanto la rotura del hilo como una disminución de la calidad de las piezas resultantes. Ambas situaciones disminuyen considerablemente el rendimiento del proceso. Para poder abordar esta problemática, en este trabajo se plantea la aplicación de técnicas inteligentes que permitan identificar distintas tendencias hacia la rotura del hilo, desarrollar un sistema de supervisión en línea capaz de detectar y diagnosticar con la suficiente antelación comportamientos degradados y, por último, realizar dicho diagnóstico en distintos espesores de pieza. Así, en primer lugar se ha diseñado una batería de ensayos estables y degradados. Estos últimos reproducen perturbaciones que pueden provocar la rotura del hilo durante la operación normal del proceso. Los ensayos se han realizado en la máquina ONA PRIMA E-250 en piezas de acero Sverker 60 HRC de espesores 50 y 100 mm, y con hilo Bercout de diámetro 0.25mm. Los ensayos se han recogido e una frecuencia de 5 MHz mediante un sistema de adquisición comercial. En la segunda fase se han procesado las variables básicas de las descargas tensión e intensidad para obtener una serie de funciones denominadas medidas virtuales. Los resultados del análisis del comportamiento de las medidas virtuales en instantes previos a la rotura han revelado cuatro tipos de comportamiento degradado asociados a: un incremento brusco de la energía, sucesivos picos de energía, un incremento de la intensidad y del tiempo de ionización, y un incremento de la intensidad y disminución del tiempo de ionización. Partiendo del conocimiento extraído durante la etapa de identificación, se ha desarrollado un prototipo de supervisión en tiempo real (EDMONS-RT) mediante el módulo de tiempo real de LabView tm. La capacidad de cierto del sistema se ha medido mediante un Ratio de Eficiencia, cuyo valor medio es un 87%. El prototipo es capaz de leer las muestras del proceso, procesarlas y alertar de la rotura en 9 ms. Dado que la mayoría de los tipos de comportamiento degradado se manifiestan con distintos umbrales de las medidas virtuales en los dos espesores considerados, en este trabajo se estudio y plantea la utilización de Redes Neuronales con el objetivo de poder detectar la rotura en espesores intermedios a los estudiados. La ventaja de este método se deriva de la capacidad de las redes neuronales para aprender bajo un correcto entrenamiento, pudiendo así detectar situaciones degradadas en espesores intermedios.