07 Fakultät Konstruktions-, Produktions- und Fahrzeugtechnik

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Institute: search.filters.UBSInstitut.Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und FertigungseinrichtungenStart date: 2023

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    Uncertainty PERMEATED - explainable AI in a condition monitoring framework for industrial assets
    (Stuttgart : Fraunhofer Verlag, 2024) Lukas, Martin; Verl, Alexander (Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. mult.)
    The first chapter introduces the topic of condition-based maintenance and contextualizes the importance of this technique, especially for critically important, complex and costly systems like machine tools. Condition-based maintenance can be seen as a special case of diagnosis and data analysis. Consequently, the second chapter introduces terms and definitions, which serve as foundation for the following discussion. The third chapter presents the state of research and a detailed review of publications in the context of data-driven diagnostics for condition-based maintenance. Different ideas behind and the purpose of model-based diagnostics, as well as signal-based diagnostics are outlined. Chapter 4 focuses on uncertainty, which is the main challenge in condition-based maintenance. Recommending a maintenance action has potentially costly real-world impacts. It is therefore necessary be aware of the risks of decisions. Uncertainty about the real state of the system seems to be inherent to the task of condition-monitoring. The lack of interpretability and auditability of decisions and the reasons for them are identified as main obstacles for a more widespread adoption of data-driven techniques. Subsequently chapter 5 introduces a diagnostics framework called PERMEATED, which embraces these results and is designed to deal with the existing uncertainties by incorporating them and emphasizing the importance of trust. The application of this framework to a real world application for machine tools is presented. Chapter 6 discusses some existing machine learning approaches for condition-monitoring applications and a applies them to a particular task regarding the dynamic behavior of a machine tool drive axis. Their performance is compared to an alternative, PERMEATED-compatible method, called SLIM. A different approach to satisfy the principles of the PERMEATED diagnostics process is given in the last section of the chapter. Instead of using inherently interpretable machine learning models, this chapter uses so-called explainers to retrieve explanations from opaque machine learning models. Chapter 7 summarizes the results of this thesis with regards to the task of condition monitoring for industrial assets and concludes with the identification of areas, where further research is necessary to make the application of techniques of machine learning more applicable for the task of condition-based maintenance.
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    Automatisiertes Test- und Evaluierungsframework für die Servicerobotik
    (Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2024) Weißhardt, Florian; Verl, Alexander (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. mult.)
    Die erfolgreiche Umsetzung von komplexen Serviceroboteranwendungen ist trotz des Fortschritts bei der Auswahl an verfügbaren Hard- und Softwarekomponenten weiterhin eine Herausforderung. Insbesondere im Bereich der Servicerobotik gibt es eine Vielzahl an Anwendungen, die sich durch dynamische und oftmals unbekannte Randbedingungen auszeichnen und daher eine umfangreiche und komplexe Steuerungssoftware benötigen. Weiterhin zeichnet sich die Servicerobotik durch eine hohe Abhängigkeit der einzelnen Hardware- und Softwarekomponenten aus, sodass die Integration von Komponenten in das Gesamtsystem und insbesondere die Durchführung von einzelnen Komponenten und Systemtests erschwert wird. Bisherige Entwicklungsmethoden, Testframeworks und Werkzeuge zur kontinuierlichen Integration unterstützen den Komponentenentwickler bei der Erstellung und Durchführung von Unittests, jedoch existieren wenige Werkzeuge, die speziell für die Herausforderungen der Servicerobotik umfassende Möglichkeiten zur Unterstützung bei der Systemintegration bieten. In dieser Arbeit wird die Methode des Test-Driven-Development für die Servicerobotik aufgegriffen und um ein Werkzeug zum Testen und Vergleichen von komponentenbasierter Software erweitert, das sich für Integrationstests und Benchmarkingvergleiche nutzen lässt. Dazu wird ein Test- und Evaluierungsframework, das Automated Test Framework (ATF) konzipiert und umgesetzt. Das ATF ist ein einfach in bestehende Anwendungen zu integrierendes Framework, das es ermöglicht Servicerobotik-Anwendungen zu testen und verschiedene Varianten miteinander zu vergleichen. Mithilfe von ATF kann der Aufwand für die Erstellung, Durchführung und Auswertung von Tests deutlich gesenkt werden. Im Rahmen von Anwendungsbeispielen aus verschiedenen Bereichen der Servicerobotik wird der Einsatz von ATF aufgezeigt und dessen Nutzen erfolgreich nachgewiesen und evaluiert. Insbesondere kann in einem Anwendungsbeispiel zu einem Systemtest für die Navigation eine Aufwandsreduktion um den Faktor 10 nachgewiesen werden.
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    Parameter identification for fault analysis of permanent magnet synchronous motors based on transient processes
    (2024) Wu, Chaoqiang; Verl, Alexander
    As the market for hybrid and electric vehicles expands, electric motor production and testing technology must be continuously improved to meet the cost and quality requirements of mass production. In order to detect faults in motors during the production process, a condition monitoring tool is used for the motor end line. During most condition monitoring, the motor operates in a static state where the speed of the motor remains constant and the voltage/current is recorded for a certain period. This process usually takes a long time and requires a loader to drag the motor to a standstill at a constant speed. In this paper, various transient process testing methods are introduced. For these processes, only transient operation of the motor, such as acceleration, loss, or a short circuit, is required. By analyzing the measurement results and simulation results of motor models, unhealthy motors can be detected more effectively.
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    Entwicklung kompakter Antriebsmodule mit gefederten, unbegrenzt drehbaren, gelenkten Standardrädern für den Einsatz in omnidirektionalen Roboterplattformen
    (Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2023) Jacobs, Theo Thomas; Verl, Alexander (Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c.)
    Für mobile Roboter, die sich in für Menschen gemachten Umgebungen bewegen, um diese zu unterstützen und durch die Übernahme von Arbeitsaufgaben zu entlasten, sind omnidirektionale Fahrwerke mit ihrer hohen Beweglichkeit von großem Vorteil. Allerdings sind nur Fahrwerke mit gelenkten Rädern in der Lage, sich sicher auf unebenen Untergründen zu bewegen. Derzeitige Fahrwerke mit gelenkten Rädern sind jedoch häufig nicht im Bauraum optimiert. Zudem fehlen in der Regel eine Federung und die Möglichkeit, das Rad unbegrenzt um die Lenkachse drehen zu können. Dies sind zwei wichtige Voraussetzungen, um dynamische Fahrmanöver auszuführen und die Herausforderungen der Einsatzumgebungen zu meistern. Die vorliegende Arbeit befasst sich daher mit der Untersuchung, welche konstruktiven Teillösungen für die Gestaltung besonders kompakter Fahrwerke mit gelenkten Standardrädern geeignet sind. Zielsysteme waren mobile Roboter mit einem Gesamtgewicht zwischen 150 kg und 300 kg, die beispielsweise mit einem Roboterarm für Manipulationsaufgaben ausgestattet sein können. Weiterhin bestand das Ziel dieser Arbeit in der Entwicklung mehrerer Antriebsmodulprototypen und deren anschließender Evaluierung. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde zunächst der Stand der Technik betrachtet, eine Anforderungsanalyse durchgeführt und die Anforderungen quantifiziert und kategorisiert. Anschließend wurden Lösungsprinzipien für alle relevanten Teilkomponenten eines Antriebsmoduls identifiziert und diskutiert. Darauf aufbauend wurden zwei Lösungskonzepte gebildet, jeweils eine für die Konstruktion eines Antriebsmoduls mit einem Rad und eines Antriebsmoduls mit zwei Rädern. Eine Evaluierung aller Anforderungen, die zu diesem Zeitpunkt bereits bewertet werden konnten, zeigte, dass die beiden Konstruktionen alle Muss-Anforderungen und die überwiegende Mehrzahl der Wunsch-Anforderungen erfüllen. Zudem fielen die beiden Antriebsmodule sowohl in der Bauhöhe als auch im Durchmesser deutlich kompakter aus, als vergleichbare Konstruktionen aus dem Stand der Technik. Die zwei Antriebsmodule wurden schließlich gefertigt, aufgebaut und in Betrieb genommen. Anschließend erfolgte eine Prüfung der Funktionstauglichkeit und die Evaluierung hinsichtlich der verbleibenden Forderungen und Wünsche in praktischen Tests. Auch hier konnten nahezu alle Anforderungen vollständig erfüllt werden und somit die Tauglichkeit der entwickelten Antriebsmodule für den praktischen Einsatz nachgewiesen werden. Ein Vergleich der beiden Konzepte zeigte dabei, dass diese jeweils unterschiedliche Stärken und Schwächen haben, so dass je nach Einsatzgebiet entweder die eine oder die andere Variante bevorzugt werden sollte.
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    Improving the performance of cable-driven parallel robots through control, modeling, and calibration
    (Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2024) Fabritius, Marc; Pott, Andreas (Hon.-Prof. Dr.-Ing. habil.)
    Cable-driven parallel robots (CDPRs) are a class of robots offering a unique combination of properties: a large workspace, high dynamics, and high payloads. This enables them to be used in various applications where other types of robots are unsuitable. Unfortunately, the potential of CDPRs is hindered by a gap between their theoretical capabilities and their performance in practice. The models used to describe and control. CDPRs often cannot capture their true behavior, due to errors in their assumptions and structure or inaccuracies in their parameters. This reduces the accuracy of CDPRs and impedes their ability to access their full theoretical workspace in practice. To address these problems, this thesis introduces new control, modeling, and calibration approaches for CDPRs, which are aimed at closing the gap between theory and practice. Two new force control methods are developed, which keep the cable forces feasible and close to a specified level. Experiments on two CDPRs show that they can access a similar workspace as predicted in theory. Compared to a purely kinematic method they achieve a 300 % increase in accessible workspace volume. On dynamic trajectories, the new methods exhibit a similar performance as a state-of-the art model predictive control approach, with 79 % less computational costs. A catenary-pulley model for CDPRs is introduced as the combination of two widely used models, accounting for the cables’ sagging due to their weight and the pulleys that guide them. The model increases the accessible workspace volume of a suitable CDPR by 132.7 % and predicts a 17 % lower platform stiffness than an elastic-pulley model. This highlights the importance of using a suitable model for a given CDPR. A unified framework for CDPR models is developed, which enables their optimization and comparison based on measurement data. It can be used to determine the best CDPR model for a given application in terms of accuracy, computational costs, and available measurement data. The framework’s capabilities are demonstrated on a large-scale CDPR for which eleven different models are compared based on two distinct datasets.
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    Fehlertolerante Sicherheitssteuerung aus der Cloud : Softwarebasierte Sicherheitssteuerungen
    (2023) Fischer, Marc; Walker, Moritz; Lechler, Armin; Riedel, Oliver; Verl, Alexander
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    Framework for holistic online optimization of milling machine conditions to enhance machine efficiency and sustainability
    (2024) Bott, Alexander; Anderlik, Simon; Ströbel, Robin; Fleischer, Jürgen; Worthmann, Andreas
    This study addresses the challenge of the optimization of milling in industrial production, focusing on developing and applying a novel framework for optimising manufacturing processes. Recognising a gap in current methods, the research primarily targets the underutilisation of advanced data analysis and machine learning techniques in industrial settings. The proposed framework integrates these technologies to refine machining parameters more effectively than conventional approaches. The research method involved the development of the framework for the realisation and analysis of measurement data from milling machines, focusing on six machine parts and employing a machine learning system for optimization and evaluation. The developed and realised framework in the form of a software demonstrator showed its applicability in different experiments. This research enables easy deployment of data-driven techniques for sustainable industrial practices, highlighting the potential of this framework for transforming manufacturing processes.
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    Ontologiebasiertes Rahmenwerk für die Grobplanung von Montagesystemen
    (Stuttgart : Fraunhofer Verlag, 2024) Lentes, Joachim; Riedel, Oliver (Univ.-Prof. Dr.-Ing.)
    Die Dynamisierung der Märkte und der Trend zur Produktindividualisierung führen zu steigenden Anforderungen an die Planung von Produktionssystemen: Komplexere Produktionssysteme müssen in kürzeren Zeiten geplant werden. Den steigenden Anforderungen stehen Defizite in der Planungsunterstützung gegenüber. Typische Planungsunterstützungssysteme bieten kaum inhaltliche Unterstützung. Darüber hinaus unterstützen sie die integrierte Betrachtung von Anforderungen an Produktionssysteme nicht. Zudem ermöglichen sie meist nur in der Systemwelt des jeweiligen Softwareherstellers durchgängige Informationsflüsse. In dieser Arbeit wird ein Rahmenwerk für die Grobplanung von Montagesystemen entwickelt. Es besteht aus einem Planungsansatz als methodischem Anteil, einer Ontologie als explizitem semantischem Datenmodell und einer Architektur aus Funktionsbausteinen. Unterstützungssysteme auf der Grundlage des Rahmenwerks sind ohne Kenntnisse semantischer Technologien anwendbar. Das in dieser Arbeit entwickelte Rahmenwerk und eine darauf basierende prototypische Realisierung eines Unterstützungssystems werden anhand eines Fallbeispiels aus der Flugzeugendmontage erprobt und diskutiert.
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    Dynamiksteigerung von Kugelgewindetrieben durch modellbasierte Lageregelung der nachgiebigen Mechanik
    (Stuttgart : Fraunhofer Verlag, 2023) Hinze, Christoph; Verl, Alexander (Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. mult.)
    Vorschubachsen sind wesentliche bewegungserzeugende Elemente von Maschinen. Für kurze und mittlere Vorschublängen werden hauptsächlich Kugelgewindetriebe eingesetzt, da sie präzise, effizient und spielfrei sind. Die Steigerung der dynamischen Genauigkeit von Kugelgewindetrieben ist ein Ziel der Fertigungsindustrie, um genauere Prozesse, bessere Störunterdrückung und kürzere Durchlaufzeiten zu ermöglichen. Allerdings beeinflussen die nachgiebige Mechanik der Achse und der Maschinenstruktur bei höherer Dynamik das Regelungsverhalten und die Gesamtmaschinenleistung. Die vorliegende Arbeit untersucht den Einsatz alternativer, modellbasierter Lageregler für Kugelgewindetriebe, wobei neben der Dynamiksteigerung auch die industrielle Einsetzbarkeit, Robustheit und einfache Parametrierung im Fokus stehen. Das vorgestellte Verfahren ermöglicht eine Steigerung der dynamischen Genauigkeit bei Kugelgewindetrieben mit geringer Inbetriebnahmekomplexität.