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Kompensation systematischer Fehler bei Werkzeugmaschinen durch self-sensing Aktoren

Autori

Viac o knihe

Die Genauigkeit von mit Werkzeugmaschinen gefertigten Bauteilen wird maschinenseitig durch verschiedene systematische und stochastische Fehler negativ beeinflusst, die ihren Ursprung im statischen, quasistatischen und dynamischen Verlagerungsverhalten der genutzten Vorschubsysteme haben. Ansätze zur Kompensation der quantitativ vorwiegend systematischen Fehler finden sich insbesondere in den Bereichen mechatronischer und adaptronischer Systemansätze für positionsgeregelte Stellachsen mit beispielsweise piezoelektrischen Festkörperaktoren. Der für den Einsatz im kostensensitiven Markt der Werkzeugmaschinenindustrie prinzipielle Kostenvorteil solcher funktional integrierter adaptronischer Systeme steht der derzeit jedoch erst methodisch gezeigten Stand der Forschung dieser auch self-sensing Aktoren genannten Technologie gegenüber. Dieses Defizit wird durch diese Arbeit aufgenommen und die Kompensation systematischer Fehler bei Werkzeugmaschinen durch piezoelektrische self-sensing Aktoren gezeigt. Am konkreten Beispiel einer Werkzeugmaschine wird von der Auslegung des self-sensing Aktors als Maschinenkomponente über deren Kopplung mit dem Vorschubsystem der Maschine der Nachweis eines verbesserten Maschinenverhaltens und gefertigter Bauteile gezeigt. Die Auslegung des self-sensing Aktors stützt sich dazu auf die Untersuchung eines vorhandenen Funktionsmusters dieser Technologie in einer parallelkinematischen Werkzeugmaschine. Die Beseitigung technologischer Defizite der Komponente als Stellachse hinsichtlich des statischen und dynamischen Betriebsverhaltens sowie die steuerungstechnische Integration in die Maschinensteuerung stellen die nötige Vorarbeit zum Nachweis des verbesserten Betriebsverhaltens der Werkzeugmaschine bezüglich der systematischen Fehler dar. Diese bilden den Abschluss der Arbeit, díe damit erstmals zeigt wie sich diese neuartige Technologie für die Verbesserung von Werkzeugmaschinen einsetzen lässt.

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2012

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