Obiettivo
The main goal of the project is the development of a new methodology for condition monitoring and predictive maintenance of machine tools.
A project was created to develop and validate a specific methodology integrating different procedures of modelling and simulation in order to:
shorten fault diagnosis of newly designed machine tools;
make predictive maintenance more applicable;
improve scheduled maintenance, thus avoiding further damage and loss of production. Steps were taken to:
gain a more comprehensive knowledge on the fault propagation of the machine, using a simulation model, which included information derived from design material (circuit diagrams and computer aided design drawings);
predict soft faults (ie faults in which the fault trends over a transition period to failure);
update the knowledge bases and data bases necessary for fault location;
reduce additional sensor instrumentation. The feasibility of the approach was tested on a prototype installation on a real machine tool. The project consisted of the following main modules: repository, sequencer, data acquisition, simulation, pattern recognition, machine learning and maintenance module.
Repository: the core of the system, it stores all the data required by the various modules as well as providing the means of message exchange between modules. The various communication protocols are supported in a generic form, but implemented in the appropriate modules.
Sequencer: synchronizes all processes in the system.
Data acquisition: the data acquisition system (DAS) was initially designed to collect field data and was then refined to provide data for the system producing the research DAS.
Simulation: the simulation models include both normal and faulty behaviour. Models have been developed for the following subsystems: central lubrication, spindle motor, pneumatic, coolant, hydraulic, axis drive motor.
Pattern recognition: a set of 3 different classification algorithms have been implemented in the classification module: the perceptron algorithm, a least mean square estimation algorithm and the increment correction algorithm.
Machine learning: the machine learning module has 6 main tasks: to increase classification confidence;
to detect new fault cases;
to perform normal parameter tracking;
to perform fault case parameter tracking;
to calculate time to criticality;
to select appropriate repair plans.
Maintenance module: elaborates a maintenance strategy for the machine tool.
Generally, the prototype system performed well.
This methodology will describe applicable techniques to predict and evaluate the evolution of failures and the degradation of machine tool components (eg. ballscrews, axis drives, coolant system, hydraulics), in order to find out the causes of malfunctions, to suggest corrective and preventive actions and to provide support in the operation mode. The proposed methodology is expected to help improve the availability, reliability and maintainability of machine tools as well as other types of machines or pcesses. The methods will be based on modelling of the machine and its subsystems with physical as well as qualitative models.
The results of the project will enhance fault diagnosis of newly designed machines, make predictive maintenance more applicable and improve scheduled maintenance.
In order to demonstrate the feasibility of this approach the machine management prototype will be fitted to and tested on a field machine tool. The basic ideas, however, which, will be detailed below, are thought to be general enough to be applied to other types of industrial equipment and processes.
A low cost system is targeted, and thus the requisite software will be developed for a 386 type computer.
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Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- ingegneria e tecnologia ingegneria meccanica tribologia lubrificazione
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione software
- ingegneria e tecnologia ingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informatica ingegneria elettronica sensori
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale riconoscimento delle forme
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Dati non disponibili
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Dati non disponibili
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Dati non disponibili
Coordinatore
78727 Oberndorf
Germania
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.