Análisis mediante redes neuronales del perfil energético de una prensa de conformado de chapa en el sector de la automoción

• CAMILO CARRILLO-GONZÁLEZ ^[1] ; ELOY DÍAZ-DORADO ^[1] ; JOSÉ CIDRÁS-PIDRE ^[1] ; AITOR CORREA-RODRÍGUEZ ^[1] ; ENRIQUE CASAREJOS RUIZ ^[1] ; CRISTINA ISABEL MARTÍNEZ CASTAÑEDA ^[2] ; JOSE FLORENCIO SÁNCHEZ RÚA ^[2]
  1. [1] Universidade de Vigo

     Universidade de Vigo

     Vigo, España

     
  2. [2] Grupo Stellantis, Vigo
• Localización: Revista iberoamericana de ingeniería mecánica, ISSN 1137-2729, Vol. 27, Nº 2, 2023, págs. 17-33
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Neural network analysis of the energy profile of a sheet metal forming press in the automotive industry
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• Resumen
  • español

    En este artículo se analiza el comportamiento de una prensa de tipo transfer para conformado de chapa del sector de la automoción a partir únicamente de medidas eléctricas. Una de las particularidades de esta prensa es el cambio de tipo de pieza a fabricar, con más de 8 cambios por día, con una producción aproximada de 1000 piezas por hora. Se presenta un método no intrusivo para analizar el comportamiento de la prensa únicamente con medidas eléctricas en el cuadro principal. Mediante dicho análisis se pretende conocer los parámetros reales de producción, como por ejemplo cadencia y consumo por pieza producida lo cuales en la actualidad sólo se conocen de forma aproximada. Para ello, se registran los consumos de los subsistemas mediante un analizador de redes con el que se obtienen valores eficaces de corriente y potencia eléctrica cada 20 ms. La técnica de análisis de los patrones de consumo se basa en el análisis de Fourier, lo que permite la obtención de patrones en el dominio de la frecuencia. Estos se asocian a los distintos estados de producción de la prensa. El resultado principal es el del reconocimiento de los estados de funcionamiento de la prensa (arranque, parada, producción normal…) además del tipo de pieza en producción. El resultado de esta transformada se utiliza como entrada de una red neuronal que realiza el reconocimiento de las piezas en producción en tiempo real. Gracias a la estabilidad del espectro armónico, cuando la producción está en régimen permanente, se puede determinar la pieza que se está fabricando en cada momento y detectar las fases de arranque y parada de la prensa.

  • English

    This paper analyzes the performance of a press for sheet metal forming, type transfer, in the automotive sector based only on electrical measurements. One of the particularities of this press is the change of the type of part to be manufactured, with more than eight changes per day, with an approximate production of 1000 parts per hour. A non-intrusive method is presented to analyze the behavior of the press only with electrical measurements in the main panel. By means of this analysis it is intended to know the real production parameters, such as cadence and consumption per piece produced, which are currently only known in an approximate way. For this purpose, the consumption of the subsystems is recorded by means of a network analyzer with which RMS values of current and electrical power are obtained every 20 ms. The consumption pattern analysis technique is based on Fourier analysis, which allows obtaining patterns in the frequency domain. These are associated with the different production states of the press. The main result is the recognition of the operating states of the press (start-up, stop, normal production...) in addition to the type of part in production. The result of this trans-formation is used as input to a neural network that performs the recognition of the parts in production in real time. Thanks to the stability of the harmonic spectrum, when the production is in permanent regime, it is possible to determine the part being produced at any time and to detect the start and stop phases of the press.