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Auto-identification of dynamic axis models in machine tools

Puchta, Alexander 1; Riegel, Valentin 2; Barton, David 1; Fleischer, Jürgen 1
1 Institut für Produktionstechnik (WBK), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract (englisch):

In metal-cutting manufacturing, ever smaller lot sizes lead to frequent changes in machining processes. For this, monitoring solutions help with
setup and process optimization to achieve high quality and productivity at lower costs. For example, cutting forces may be monitored indirectly
based on available data, like motor currents. However, this requires exact models of the individual dynamic behavior of machine axes. The
determination of such models is time-consuming and cost-intensive. This paper presents an approach for the automatic identification of
dynamic axis models, thus enabling an efficient deployment of force monitoring to a wide range of existing machines.


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000161278
Veröffentlicht am 09.08.2023
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1016/j.procir.2023.06.031
Dimensions
Zitationen: 2
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Produktionstechnik (WBK)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsmonat/-jahr 07.2023
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2212-8271
KITopen-ID: 1000161278
Erschienen in 16th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering Hrsg.: Teti, Prof Roberto
Verlag Elsevier
Band 118
Seiten 175–180
Vorab online veröffentlicht am 18.07.2023
Schlagwörter Digital manufacturing system, Identifcation, Machine tool
Nachgewiesen in Dimensions
Scopus
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