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案例頻道利用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)地腳螺栓生產(chǎn)中可靠的實(shí)時(shí)質(zhì)檢
在這個(gè)應(yīng)用中，一家專門從事緊固件生產(chǎn)跨國公司需要生產(chǎn)各種地腳螺栓。瑞士東部應(yīng)用科技大學(xué)（Ostschweizer Fachhochschule）的布克斯校區(qū)最近開展了一個(gè)開發(fā)項(xiàng)目，旨在從現(xiàn)有的設(shè)備數(shù)據(jù)中實(shí)時(shí)確定相關(guān)金屬套筒的密封質(zhì)量，并將其作為學(xué)士學(xué)位論文的一部分。實(shí)踐證明，通過倍福TwinCAT Machine Learning軟件實(shí)施的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是一種合適的解決方案。
機(jī)械地腳螺栓一般由螺栓、墊圈、六角螺母和金屬套筒組成。套筒和鉆孔壁之間的摩擦力確保了在使用時(shí)有足夠的附著力。用金屬螺栓的錐形頭分開套筒與鉆孔，以便給鉆孔施加附著力所需的正向力。
項(xiàng)目目標(biāo)
該項(xiàng)目由研發(fā)工程師Robin Vetsch負(fù)責(zé)，作為瑞士東部應(yīng)用科技大學(xué)系統(tǒng)科技學(xué)士學(xué)位課程的一部分，重點(diǎn)關(guān)注預(yù)成型沖孔套筒封閉連接地腳螺栓錐頸的密封過程。預(yù)成型的金屬套筒采用新開發(fā)的制造方案，通過兩個(gè)伺服缸密封在螺栓頸部。兩個(gè)伺服缸由倍福的AX5206伺服驅(qū)動(dòng)器精確控制。
這個(gè)學(xué)士學(xué)位畢業(yè)論文項(xiàng)目的目標(biāo)是借助機(jī)器學(xué)習(xí)方法開發(fā)一個(gè)全自動(dòng)質(zhì)檢程序。質(zhì)檢程序?qū)H使用現(xiàn)有的設(shè)備數(shù)據(jù)源，即無需安裝額外的傳感器。在開展這個(gè)項(xiàng)目之前，操作人員基本都是使用量具手動(dòng)檢查螺栓套筒的密封質(zhì)量。現(xiàn)在表明，根據(jù)質(zhì)量規(guī)范，所有外殼都可以分為三個(gè)不同的等級(jí)（閉合過松，正好，閉合過緊）。此外，需要使用回歸分析法預(yù)測包圍套筒關(guān)鍵的幾何數(shù)據(jù)（套筒寬度、高度和開口）。對(duì)密封過程進(jìn)行100%檢驗(yàn)可以在早期階段檢測出異常趨勢(shì)或偏差。
一個(gè)圓柱形測試套筒用作質(zhì)量基準(zhǔn)。用套筒密封的螺栓必須完全適合這個(gè)規(guī)格，也就是說，套筒不能把螺栓閉合得過緊或過松。根據(jù)對(duì)密封過程進(jìn)行的各種FEM仿真結(jié)果，定義會(huì)影響密封結(jié)果的參數(shù)。然后根據(jù)這些信息進(jìn)行調(diào)整，隨后進(jìn)行大量的密封測試，期間用TwinCAT Scope軟件示波器記錄來自兩個(gè)伺服缸的所有重要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如功耗、扭矩和伺服電機(jī)的滯后誤差。
將ML集成到設(shè)備控制器中
在一個(gè)經(jīng)典的ML框架內(nèi)開發(fā)了一個(gè)非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型（這里是Scikit Learn），并在所記錄的測試數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練。機(jī)器學(xué)習(xí)框架內(nèi)的工作包括準(zhǔn)備和選擇數(shù)據(jù)、建模和訓(xùn)練合適的 ML 算法及其評(píng)價(jià)。在這個(gè)開發(fā)步驟中會(huì)生成一個(gè)訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它表示輸入和目標(biāo)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。在TwinCAT 3中布署訓(xùn)練好的ML模型接口與數(shù)據(jù)接口一樣都是開放式的，并支持行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換（ONNX）格式。
項(xiàng)目的下一步是將訓(xùn)練好的ML模型實(shí)時(shí)集成到設(shè)備控制器中。Robin Vetsch介紹說，他們?yōu)榇耸褂昧薚winCAT 3 Neural Network Inference Engine（TF3810），有了這個(gè)軟件，只需幾行代碼，即可使用非常簡單的方式在TwinCAT實(shí)時(shí)環(huán)境中實(shí)施轉(zhuǎn)換為ONNX格式的模型。在進(jìn)行此類在TwinCAT 3中布署ML模型時(shí)，導(dǎo)出的ML模型被轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制格式（.bml），然后存儲(chǔ)在目標(biāo)系統(tǒng)（嵌入式控制器或控制柜式PC）中。在加載 .bml文件后，Runtime模型將自身配置為工業(yè) PC的CPU上有效地執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的推理計(jì)算。這樣可以就確保所生成的模塊是一個(gè)實(shí)時(shí)推理引擎，能夠無縫集成到TwinCAT 3中，并支持TwinCAT 3中所有常見的編程方法：從PLC、C/C++或直接通過循環(huán)任務(wù)調(diào)用該模塊。
項(xiàng)目取得重大成果
由于執(zhí)行了為檢測地腳螺栓而訓(xùn)練好的ML模型，因此能夠以+/-0.15毫米的精度（相當(dāng)于相對(duì)誤差低于2%）分析評(píng)估密封套筒的高度和寬度，并能夠以10%的相對(duì)誤差分析套筒開口。它可以作為一個(gè)簡化后的近似值，確定所使用的測試套筒是否滿足規(guī)定密封套筒的高度和寬度。我們?yōu)榇耸褂昧薓LP（多層感知機(jī)）類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模型的輸出變量是套筒寬度、高度和開口的估算值。通過在PLC中定義的簡單極限值，還可以實(shí)現(xiàn)除回歸分析法之外的簡單分類法。
據(jù)Robin Vetsch介紹，公司通過基于數(shù)據(jù)的質(zhì)量檢測獲得了很多優(yōu)勢(shì)。這樣，無需額外的傳感器或測試工位即可實(shí)現(xiàn)100%在線質(zhì)量檢測。此外，每個(gè)密封過程的現(xiàn)有質(zhì)量數(shù)據(jù)可用于進(jìn)行更詳細(xì)的分析。ML解決方案的實(shí)時(shí)能力為盡早剔除檢測到的壞件提供了最佳基礎(chǔ)。最后，通過TwinCAT HMI的詳細(xì)趨勢(shì)顯示，操作人員可以在需要時(shí)迅速做出響應(yīng)。
測試統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可視化顯示
項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)（左起）：OST計(jì)算工程研究所（ICE）科學(xué)助理Christian Egger，ICE講師Christoph Würsch教授博士，以及研發(fā)工程師Robin Vetsch
將套筒寬度作為套筒密封質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)之一來表示
北京市公安局海淀分局備案號(hào)：11010802023656號(hào)