Betriebssichere, anlernarme Prozessüberwachungsstrategien auf Basis der multikriteriellen Auswertung von Sensorsignalen

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Moderne Prozessüberwachungssysteme für Werkzeugmaschinen können Fehler in Bearbeitungsprozessen (z.B. Werkzeugbrüche) zeitnah erkennen. Durch die Erkennung der Fehler können Folgeschäden vermieden werden, wodurch die Verfügbarkeit der Maschinen erheblich gesteigert wird. Der Einsatz von Prozessüberwachungssystemen unterliegt bisher aber Einschränkungen. Sie müssen aufwändig parametriert werden, bevor ein Prozess zuverlässig überwacht wird. Dies gilt insbesondere dann, wenn mehrere Sensorsignale parallel überwacht werden sollen (multikriterielle Überwachung). Hauptziel der hier beantragten Forschungsarbeiten ist, multikriterielle Prozessüberwachungen für die Serienfertigung in Werkzeugmaschinen zu ermöglichen, die ohne die bisher erforderliche manuelle Parametrierung auskommen. Es werden Verfahren erforscht, mit denen sich Prozessüberwachungen selbstständig parametrieren und entscheiden können, welche Kriterien sie in ihre Betrachtungen einbeziehen. Dabei sollen mehrere Sensoren parallel überwacht werden. Die Forschungen erfolgen zu großen Teilen an einer Testumgebung, die es ermöglicht, die Auswirkungen von Prozessüberwachungsverfahren anhand von Offline-Daten zu simulieren. Die Ergebnisse werden abschließend an einer Werkzeugmaschine verifiziert.