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  • Produktbild: Wissensbasiertes Selbstheilungs- und Diagnosesystem für CNC-Koordinatenmeßgeräte
  • Produktbild: Wissensbasiertes Selbstheilungs- und Diagnosesystem für CNC-Koordinatenmeßgeräte
Band 192

Wissensbasiertes Selbstheilungs- und Diagnosesystem für CNC-Koordinatenmeßgeräte

Aus der Reihe IPA-IAO - Forschung und Praxis

Fr. 74.90

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

09.03.1994

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

160

Maße (L/B/H)

21/14.8/0.9 cm

Gewicht

210 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-57829-1

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

09.03.1994

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

160

Maße (L/B/H)

21/14.8/0.9 cm

Gewicht

210 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-57829-1

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

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  • 1 Einleitung.- 2 Problemstellung und Zielsetzung.- 2.1 Einführung in die Koordinatenmesstechnik.- 2.1.1 Grundprinzip der 3D-Messtechnik.- 2.1.2 Arbeitsweise und Aufbau von Koordinatenmessgeräten.- 2.2 Integration von Koordinatenmessgeräten in flexible Fertigungssysteme.- 2.3 Zuverlässigkeit integrierter Fertigungssysteme und Situation der Koordinatenmessgeräte.- 2.4 Konzept für einen störungsarmen Betrieb von CNC-Koordinatenmessgeräten.- 2.5 Ziele der Arbeit.- 3 Stand der Forschung und Technik.- 3.1 Selbstheilungsmechanismen bei automatischen Messabläufen.- 3.1.1 Möglichkeiten und Grenzen der Selbstheilung.- 3.1.2 Ansätze für Selbstheilungsmechanismen.- 3.2 Wissensbasierte Diagnosesysteme.- 3.2.1 Zum Begriff der Diagnose.- 3.2.2 Historische Entwicklung der Diagnoseverfahren.- 3.2.3 Modelle zur Repräsentation von Wissen über technische Systeme.- 3.2.4 Klassifikation und Bewertung möglicher Diagnoseverfahren für CNC-Koordinatenmessgeräte.- 3.2.5 Quantitative und qualitative Verfahren zur Modellierung technischer Systeme.- 3.3 Methoden der qualitativen Modellierung.- 3.3.1 Qualitative Beschreibung statischer und dynamischer Systemeigenschaften.- 3.3.2 Grundsätzliche Möglichkeiten zur Auswahl der Systemkonstituenten.- 3.3.2.1 Der komponentenorientierte Ansatz (ENVISION).- 3.3.2.2 Der prozessorientierte Ansatz (QPT).- 3.3.2.3 Der constraintorientierte Ansatz (QSIM).- 3.3.3 Weitere Ansätze.- 3.4 Diagnose mit QR-Methoden am Beispiel HELIX.- 3.5 Weitere Arbeiten über modellgestützte Diagnosesysteme.- 3.6 Offene Problempunkte.- 4 Anforderungen an ein Selbstheilungs-und Diagnose-system.- 4.1 Forderungen an das Gesamtkonzept.- 4.2 Forderungen an die Selbstheilung von Ablaufstörungen.- 4.3 Forderungen an das Diagnosesystem für schwerwiegende Störungen des Koordinatenmessgerätes.- 5 Ein Modell zur Selbstheilung und Diagnose fertigungs-integrierter Koordinatenmessgeräte.- 5.1 Überblick.- 5.2 Konzept der Selbstheilung.- 5.2.1 Elemente der Selbstheilung.- 5.2.1.1 Freifahren der Tasterkonfiguration.- 5.2.1.2 Überprüfen der Tasterkonfiguration.- 5.2.1.3 Wiederholen von Aktionen.- 5.2.1.4 Wechsel der Tasterkonfiguration.- 5.2.1.5 Wechsel des Werkstücks.- 5.2.1.6 Fortsetzung der unterbrochenen Messung eines Werkstücks.- 5.2.2 Die Aktionsplanung.- 5.2.2.1 Mögliche Zustände und Zustandsübergänge des Koordinaten-messgerätes während eines Messlaufs.- 5.2.2.2 Ableitung der Zustandsbeschreibung aus der Störfallmeldung.- 5.2.2.3 Wege durch den Zustandsraum.- 5.3 Das hybride Diagnosesystem.- 5.3.1 Überblick über die Architektur des Expertensystems.- 5.3.2 Modellbildung und modellgestützte Diagnose.- 5.3.2.1 Repräsentation der Struktur.- 5.3.2.2 Repräsentation des inneren Verhaltens von Komponenten.- 5.3.2.3 Repräsentation der Wechselwirkung zwischen den Komponenten.- 5.2.3.4 Eigenschaften des gewählten Modellierungsansatzes.- 5.2.3.5 Der modellgestützte Diagnosealgorithmus.- 5.3.2.6 Der Diagnosefortschritt und seine Bewertung.- 5.3.2.7 Bearbeitungsstatus und Testauswahl.- 5.3.3 Modellbildung und empirisch-assoziative Diagnose.- 5.3.3.1 Prinzipielle Vorgehensweise.- 5.3.3.2 Der empiriegestütze Diagnosealgorithmus.- 5.3.3.3 Der Diagnosefortschritt und seine Bewertung.- 5.3.3.4 Bearbeitungsstatus und Testauswahl.- 5.3.4 Wechsel zwischen empirisch-assoziativer und modellgestützter Diagnose.- 5.3.5 Die statische Wissensbasis.- 5.3.5.1 Übersicht über das zu verwaltende Wissen.- 5.3.5.2 Die Objektklassen.- 5.3.6 Die dynamische Wissensbasis.- 5.3.6.1 Möglichkeiten zur systeminternen Kommunikation.- 5.3.6.2 Der Aufbau der dynamischen Wissensbasis.- 5.3.7 Gültigkeit der Zustandsgrössen.- 5.3.7.1 Möglichkeiten und Grenzen von Temporal Reasoning.- 5.3.7.2 Nonmonotonic Reasoning -Notwendigkeit und Umsetzung.- 5.3.8 Der Diagnoseablauf im hybriden System.- 5.3.8.1 Zentrale Koordination versus Individualität.- 5.3.8.2 Vergabe des Hypothesenstatus.- 5.3.8.3 Auswahl der aktuellen Arbeitshypothese.- 5.3.8.4 Kriterien zur Testauswahl.- 5.4 Integration von Selbstheilung und Diagnose.- 6 Realisierung des wissensbasierten Systems und Einbindung in die Fertigungsumgebung.- 6.1 Funktionsstruktur des integrierten Selbstheilungs-und Diagnosesystems.- 6.2 Ablaufbezogene Funktionalität des Expertensystems.- 6.2.1 Informationsverhalten bei Selbstheilung.- 6.2.2 Informationsverhalten bei Diagnose.- 6.3 Mechanismen der Wissensakquisition.- 6.3.1 Der Objekteditor.- 6.3.2 Empirie aus Fallbeispielen.- 6.4 Einbindung des Selbstheilungs-und Diagnosesystems in die Informationsstruktur eines flexiblen Fertigungssystems.- 6.4.1 Funktionale Einbindung.- 6.4.2 Kommunikative Einbindung und Implementierung.- 7 Piloteinsatz und Bewertung.- 7.1 Die Selbstheilung.- 7.1.1 Durchführung der Versuche zur Selbstheilung unterbrochener Messläufe.- 7.1.2 Bewertung der Ergebnisse.- 7.2 Die Diagnose.- 7.2.1 Ausgangssituation für die Wissensakquisition über das Koordinatenmessgerät.- 7.2.2 Beispielhaftes Vorgehen bei der Modellierung.- 7.2.3 Durchführung von Diagnosesitzungen.- 7.2.4 Bewertung der Ergebnisse.- 7.3 Integration von Selbstheilung und Diagnose.- 7.4 Bewertung für weitere Entwicklungen.- 8 Zusammenfassung.- 9 Literatur.- 10 Anhang.- 10.1 Begriffe aus der Theorie technischer Systeme und ihre Relation zur Diagnose A-1.- 10.2 Beispiel aus der statischen Wissensbasis A-6.- 10.3 Beispiel aus der dynamischen Wissensbasis A-9.