Neural network analysis of the energy profile of a sheet metal forming press in the automotive industry

Abstract

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.