WO2018215367A1 - Verfahren zum bestimmen von wirkungsgrad oder wirkungsgradänderungen einer schlackeabsaugung und zugehörige laserbearbeitungsmaschine - Google Patents

Verfahren zum bestimmen von wirkungsgrad oder wirkungsgradänderungen einer schlackeabsaugung und zugehörige laserbearbeitungsmaschine Download PDF

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WO2018215367A1
WO2018215367A1 PCT/EP2018/063197 EP2018063197W WO2018215367A1 WO 2018215367 A1 WO2018215367 A1 WO 2018215367A1 EP 2018063197 W EP2018063197 W EP 2018063197W WO 2018215367 A1 WO2018215367 A1 WO 2018215367A1
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laser processing
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slag
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Klaus Bauer
Manuel BEUTTLER
Uwe BOCKERMANN
Karl Reichert
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Trumpf Werkzeugmaschinen SE and Co KG
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    • B23K26/14—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring using a fluid stream, e.g. a jet of gas, in conjunction with the laser beam; Nozzles therefor
    • B23K26/142—Working by laser beam, e.g. welding, cutting or boring using a fluid stream, e.g. a jet of gas, in conjunction with the laser beam; Nozzles therefor for the removal of by-products
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    • B23K26/70—Auxiliary operations or equipment

Definitions

  • the invention relates to a method for determining an efficiency and / or an efficiency change of a slag extraction of a laser processing machine, as well as an associated laser processing machine with a suction device for the extraction of slag.
  • the slag (molten droplets or metal dusts) produced during laser processing is extracted by a suction device and collected in waste containers. It may, however, within the suction to
  • the present invention is therefore based on the object of specifying a reliable and automatically proceeding method for determining an efficiency and / or a change in efficiency of the slag extraction of a laser processing machine and to provide a laser processing machine suitable for carrying out the method.
  • Determining the current efficiency and / or the current efficiency change of the slag exhaust by comparing the recorded, current flow noise with at least one stored reference flow noise.
  • the current flow noise and the reference flow noise are recorded at the same recording location or recording locations of the laser processing machine.
  • the current flow noises of the laser processing machine are analyzed in order thereby to detect changes in flow during operation of the laser processing machine and to carry out countermeasures at an early stage.
  • models can be learned from the flow noise, which allows to recognize flow changes and to react dynamically to them.
  • the recorded, current flow noise can be compared with the at least one stored reference Flow noise, for example by means of audio analysis, in particular
  • the current efficiency is determined by comparing the recorded, current flow noise with a plurality of stored reference flow noise previously recorded on a laser processing machine at different efficiencies of slag evacuation or previously simulated for different efficiencies of slag evacuation.
  • machine learning which will later be used to determine the efficiency of the current flow noise
  • flow noise and efficiency in various situations are measured on real evacuation tubes, or such data are obtained by simulation.
  • the associated efficiency of the suction is determined and stored for each recorded reference flow noise.
  • the flow noise received at a new or new slag extraction is stored as a reference flow noise and the current efficiency change of the slag extraction is determined from the deviation of the recorded, current flow noise from this reference flow noise.
  • the current efficiency change can be determined relative to the new or new slag extraction.
  • the flow noises generated during slag extraction are continuously absorbed and stored as reference flow noises;
  • the relative change in efficiency of the current slag extraction is then determined from the deviation of the recorded, current flow noise from these reference flow noise or from its time course.
  • the current flow noise and / or the reference flow noises are received by one or more microphones mounted stationary or temporarily on the laser processing machine.
  • the current efficiency and / or the current efficiency change of the suction are determined on the basis of the reference flow noise by means of machine learning.
  • Machine learning for example using a neural network, makes it possible to detect certain patterns in the reference data and thereby also to identify specific types of errors.
  • One such system that can be used for machine learning purposes is, for example, the Microsoft Azure cloud platform.
  • the invention also relates to a laser processing machine with a suction device for extracting slag, with at least one microphone (acoustic sensor) for receiving flow noise of the suction device generated during slag extraction, with a data storage device. rather, for storing at least one reference flow sound and having an evaluation unit connected to the at least one microphone and the data memory for determining a current efficiency and / or a current efficiency change of the slag exhaust by comparing a current flow noise generated in the slag exhaust with the at least one stored reference flow noise.
  • the flow noises of the slag extraction are recorded by the at least one microphone placed on or in the laser processing machine and forwarded to the evaluation unit for further processing and evaluation.
  • a plurality of microphones are mounted at different locations of the laser processing machine in order to absorb the flow noise of the slag extraction from different directions.
  • the microphone or microphones are stationary or temporarily mounted on or in the laser processing machine and in the latter case can each be formed by a microphone of a computer or a mobile communication device, which is connected to the evaluation unit.
  • Mobile communication device is used as a generic term for smart devices with built-in microphone, such. Smartphone, tablet or minicomputer.
  • the invention also relates to a computer program product having code means adapted to perform all the steps of the method described above when the program is run on a controller of a laser processing machine.
  • Fig. 1 shows schematically a laser processing machine according to the invention for
  • the laser processing machine 1 shown schematically in Fig. 1 is for processing a workpiece (e.g., plate) 2 by means of a laser beam 3 exiting a laser processing head 4 of the machine 1 toward the workpiece 2.
  • the laser processing head 4 and resting on a workpiece support 5 workpiece 2 are mounted by means not shown drives in the direction of the X and Y axes relative to each other movable.
  • a machine control 6 serves both to control the drives and to drive the laser beam 3.
  • a suction device 7 is arranged below the workpiece support 5, which feeds the extracted slag via a suction pipe 8 a waste container 9.
  • the machine 1 further comprises one or more microphones 10 for receiving generated during slag extraction flow noise of the suction device 7, a data memory 11 and an evaluation unit 12 which is connected to the microphones 10 and the data memory 1 1, for evaluating the recorded flow noise.
  • the data memory 1 1 are real reference flow noise that has been recorded on the laser processing machine 1 at different efficiencies of slag extraction, stored along with their respective associated efficiencies. Alternatively, the stored reference flow sounds may also have been obtained by a simulation of slag extraction at different efficiencies.
  • the microphones 10 can be permanently installed in the machine 1 or, as in the exemplary embodiment shown, may each be formed by microphones of mobile communication devices (here in the form of smartphones) 13 which are attached to the machine at predetermined measuring locations.
  • a special application runs on the smartphones 13, via which the microphone 10 of the smartphone 13 is activated in order to absorb the flow noise ("audio signals") generated by the slag extraction of the suction device 7.
  • the machine 1 is now used in an iterative process with reference programs.
  • the recorded flow noise from the smartphones 13 wirelessly, eg per
  • Bluetooth connection sent to the evaluation unit 12 and stored together with measured or simulated efficiencies of Schlackeabsaugung as reference flow noise in the data memory 1 1.
  • the evaluation unit 12 can use machine learning algorithms to learn models for different flow states.
  • the second phase starts.
  • customers, service technicians or machine operators use any smartphone 13 on which the special application is running.
  • the user places his smartphone 13 at a previously defined location or holds it to a specific location.
  • the current flow noise of the suction device 7 generated in the slag extraction is recorded and transmitted wirelessly by the smart phone 13, e.g. via Bluetooth connection, passed to the evaluation unit 12, which analyzes the current flow noise based on the stored reference flow noise and performs an efficiency determination ("classification")
  • the result of the classification is displayed to the user on the smartphone 13, the then detect deviations in the flows and react dynamically to them, as well as automatically generate reports or adjust maintenance cycles of the suction device 7.
  • the flow noises generated by the suction device 7 during slag extraction are continuously absorbed by one or more permanently installed microphones 10 and stored as reference flow noises. Based on the deviation of the recorded, current flow noise from these reference flow noise or from its time course, the relative efficiency change of the current slag extraction can then be determined and thus continuously monitored.

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Abstract

Das erfindungsgemäße Verfahren zum Bestimmen eines Wirkungsgrads und/oder einer Wirkungsgradänderung einer Schlackeabsaugung einer Laserbearbeitungs-maschine (1) umfasst die folgenden Verfahrensschritte: - Aufnehmen eines bei der Schlackeabsaugung erzeugten, aktuellen Strömungs- geräuschs, und - Bestimmen des aktuellen Wirkungsgrads und/oder der aktuellen Wirkungsgrad-änderung der Schlackeabsaugung durch Vergleichen des aufgenommenen, ak-tuellen Strömungsgeräuschs mit mindestens einem gespeicherten Referenz-Strömungsgeräusch.

Description

Verfahren zum Bestimmen von Wirkungsgrad oder Wirkunqsqradänderunqen einer Schlackeabsaugung und zugehörige Laserbearbeitungsmaschine
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen eines Wirkungsgrads und/ oder einer Wirkungsgradänderung einer Schlackeabsaugung einer Laserbearbeitungsmaschine, sowie auch eine zugehörige Laserbearbeitungsmaschine mit einer Absaugeinrichtung zur Absaugung von Schlacke.
Die bei der Laserbearbeitung entstehende Schlacke (Schmelzetröpfchen oder Metallstäube) wird von einer Absaugeinrichtung abgesaugt und in Abfallbehältern gesammelt. Dabei kann es allerdings innerhalb der Absaugeinrichtung zu
Schlackeablagerungen kommen, die durch Veränderung der Strömungsverhält- nisse der Absaugung den Wirkungsgrad der Absaugung verringern sowie die Produktionsqualität und die Maschinensicherheit negativ beeinflussen, auch wenn die Absaugung selbst noch ausreichend Gas transportiert und somit gut zu laufen scheint, bspw. auf Grund von unerwünschten Turbulenzen oder Asymmetrien der Strömungsverhältnisse. Diese Schlackeablagerungen sind derzeit durch den Ma- schinenbediener oder Servicetechniker nur schwer und sehr spät zu erkennen.
Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein zuverlässiges und automatisiert ablaufendes Verfahren zum Bestimmen eines Wirkungsgrads und/oder einer Wirkungsgradänderung der Schlackeabsaugung einer Laserbearbeitungsmaschine anzugeben sowie eine zum Durchführen des Verfahrens geeignete Laserbearbeitungsmaschine bereitzustellen.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren zum Bestimmen eines Wirkungsgrads und/oder einer Wirkungsgradänderung einer Schlackeabsaugung einer Laserbearbeitungsmaschine mit folgenden Verfahrensschritten gelöst:
- Aufnehmen eines bei der Schlackeabsaugung erzeugten, aktuellen Strömungsgeräuschs, und
- Bestimmen des aktuellen Wirkungsgrads und/oder der aktuellen Wirkungsgrad- änderung der Schlackeabsaugung durch Vergleichen des aufgenommenen, aktuellen Strömungsgeräuschs mit mindestens einem gespeicherten Referenz- Strömungsgeräusch.
Vorteilhaft werden das aktuelle Strömungsgeräusch und die Referenz-Strömungsgeräusche an demselben Aufnahmeort oder denselben Aufnahmeorten der Laser- bearbeitungsmaschine aufgenommen.
Erfindungsgemäß werden die aktuellen Strömungsgeräusche der Laserbearbeitungsmaschine analysiert, um dadurch Strömungsänderungen beim Betrieb der Laserbearbeitungsmaschine zu erkennen und frühzeitig Gegenmaßnahmen durchzuführen. Durch intelligente Algorithmen des Maschinellen Lernens und das Wissen über aktuelle Strömungswerte können Modelle aus den Strömungsgeräuschen gelernt werden, welche es erlauben, Strömungsveränderungen zu erkennen und dynamisch darauf zu reagieren. Das aufgenommene, aktuelle Strömungsgeräusch kann mit dem mindestens einen gespeicherten Referenz- Strömungsgeräusch beispielsweise mittels Audioanalyse, insbesondere
Fourieranalyse, verglichen und ausgewertet werden.
Die Erfindung hat insbesondere folgende Vorteile:
- frühzeitige Erkennung von Betriebsstörungen,
- Verringerung des Ausschusses und damit verbundene Produktivitätsverbesserung,
- Verbesserung der Bearbeitungsqualität,
- Erhöhung der Arbeitssicherheit.
In einer besonders bevorzugten Verfahrensvariante wird der aktuelle Wirkungsgrad durch Vergleichen des aufgenommenen, aktuellen Strömungsgeräuschs mit mehreren gespeicherten Referenz-Strömungsgeräuschen bestimmt, die zuvor an einer Laserbearbeitungsmaschine bei unterschiedlichen Wirkungsgraden der Schlackeabsaugung aufgenommen oder zuvor für unterschiedliche Wirkungsgrade der Schlackeabsaugung simuliert worden sind. Um insbesondere das maschinelle Lernen zu ermöglichen, das später verwendet wird, um anhand des aufgenommenen, aktuellen Strömungsgeräuschs den Wirkungsgrad der
Schlackeabsaugung zu ermitteln, werden entweder an realen Absaugrohren das Strömungsgeräusch und der Wirkungsgrad bei verschiedenen Situationen (z.B. Ort und Menge der Schlackeabsaugung) gemessen oder solche Daten mit Hilfe einer Simulation gewonnen. Vorzugsweise wird für jedes aufgenommene Referenz-Strömungsgeräusch der zugehörige Wirkungsgrad der Absaugung ermittelt und gespeichert.
In einer anderen bevorzugten Verfahrensvariante wird das an einer neuen oder neuwertigen Schlackeabsaugung aufgenommene Strömungsgeräusch als Referenz-Strömungsgeräusch gespeichert und die aktuelle Wirkungsgradänderung der Schlackeabsaugung anhand der Abweichung des aufgenommenen, aktuellen Strömungsgeräuschs von diesem Referenz-Strömungsgeräusch bestimmt. Ausgehend von einer neuen oder neuwertigen Schlackeabsaugung, bei der noch keinerlei Schlackeablagerungen vorhanden sind und der Absaugquerschnitt somit maximal ist, verändert sich mit zunehmender Schlackeablagerung, d.h. mit abnehmendem Absaugquerschnitt, das Strömungsgeräusch hin zu anderen Fre- quenzen. Anhand dieser Frequenzänderung kann die aktuelle Wirkungsgradänderung relativ zur neuen oder neuwertigen Schlackeabsaugung bestimmt werden. In einer weiteren bevorzugten Verfahrensvariante werden die bei der Schlackeabsaugung erzeugten Strömungsgeräusche fortlaufend aufgenommen und als Referenz-Strömungsgeräusche gespeichert; die relative Wirkungsgradänderung der aktuellen Schlackeabsaugung wird dann anhand der Abweichung des aufgenommenen, aktuellen Strömungsgeräuschs von diesen Referenz-Strömungs- geräuschen bzw. von deren zeitlichem Verlauf bestimmt.
Für den Fall, dass der bestimmte, aktuelle Wirkungsgrad einen vorgegebenen Mindestwirkungsgrad unterschreitet oder die bestimmte, aktuelle Wirkungsgradänderung eine vorgegebene Maximaländerung überschreitet, wird bevorzugt eine entsprechende Warnung an das Maschinenpersonal ausgegeben und das nächste Wartungsintervall der Absaugung an den bestimmten, aktuellen Wirkungsgrad oder an die bestimmte, aktuelle Wirkungsgradänderung angepasst.
Vorzugsweise werden das aktuelle Strömungsgeräusch und/oder die Referenz- Strömungsgeräusche von einem oder von mehreren stationär oder temporär an der Laserbearbeitungsmaschine angebrachten Mikrofonen aufgenommen.
Besonders bevorzugt werden der aktuelle Wirkungsgrad und/oder die aktuelle Wirkungsgradänderung der Absaugung anhand der Referenz-Strömungs- geräusche mittels maschinellen Lernens bestimmt. Das maschinelle Lernen, bspw. unter Verwendung eines neuronalen Netzwerks, ermöglicht es, in den Referenzdaten bestimmte Muster zu erkennen und dadurch auch bestimmte Fehlerarten zu identifizieren. Ein solches System, das für Zwecke des maschinellen Lernens genutzt werden kann, ist bspw. die Cloud-Plattform Microsoft Azure.
Die Erfindung betrifft in einem weiteren Aspekt auch eine Laserbearbeitungsmaschine mit einer Absaugeinrichtung zur Absaugung von Schlacke, mit mindestens einem Mikrofon (Akustiksensor) zur Aufnahme von bei der Schlackeabsaugung erzeugten Strömungsgeräuschen der Absaugeinrichtung, mit einem Datenspei- eher zum Speichern mindestens eines Referenz-Strömungsgeräuschs und mit einer Auswerteeinheit, die mit dem mindestens einen Mikrofon und dem Datenspeicher verbunden ist, zur Bestimmung eines aktuellen Wirkungsgrads und/oder einer aktuellen Wirkungsgradänderung der Schlackeabsaugung durch Vergleich eines bei der Schlackeabsaugung erzeugten, aktuellen Strömungsgeräuschs mit dem mindestens einen gespeicherten Referenz-Strömungsgeräusch. Durch das mindestens eine an oder in der Laserbearbeitungsmaschine platzierte Mikrofon werden die Strömungsgeräusche der Schlackeabsaugung aufgezeichnet und an die Auswerteeinheit zur Weiterverarbeitung und Auswertung weitergeleitet. Vor- teilhaft sind mehrere Mikrofone an unterschiedlichen Orten der Laserbearbeitungsmaschine angebracht, um das Strömungsgeräusch der Schlackeabsaugung aus unterschiedlichen Richtungen aufzunehmen.
Vorzugsweise sind im Datenspeicher mehrere Referenz-Strömungsgeräusche, die an der Laserbearbeitungsmaschine bei unterschiedlichen Wirkungsgraden der Schlackeabsaugung aufgenommen oder für unterschiedliche Wirkungsgrade der Schlackeabsaugung simuliert worden sind, samt ihren jeweils zugehörigen Wirkungsgraden gespeichert. Das oder die Mikrofone sind an oder in der Laserbearbeitungsmaschine stationär oder temporär angebracht und können im letzteren Fall jeweils durch ein Mikrofon eines Computers oder eines mobilen Kommunikationsgeräts gebildet sein, welches mit der Auswerteeinheit verbunden ist. Mobiles Kommunikationsgerät dient als übergeordneter Begriff für Smartgeräte mit eingebautem Mikrofon, wie z.B. Smartphone, Tablet oder Minicomputer.
Die Erfindung betrifft schließlich auch ein Computerprogrammprodukt, welches Codemittel aufweist, die zum Durchführen aller Schritte des oben beschriebenen Verfahrens angepasst sind, wenn das Programm auf einer Steuerung einer Laser- bearbeitungsmaschine abläuft.
Weitere Vorteile und vorteilhafte Ausgestaltungen des Gegenstands der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung, den Ansprüchen und der Zeichnung. Ebenso können die vorstehend genannten und die noch weiter aufgeführten Merkmale je für sich oder zu mehreren in beliebigen Kombinationen Verwendung finden. Die gezeigten und beschriebenen Ausführungsformen sind nicht als abschließende Aufzählung zu verstehen, sondern haben vielmehr beispielhaften Charakter für d Schilderung der Erfindung.
Es zeigt:
Fig. 1 schematisch eine erfindungsgemäße Laserbearbeitungsmaschine zum
Durchführen des erfindungsgemäßen Verfahrens.
Die in Fig. 1 schematisch gezeigte Laserbearbeitungsmaschine 1 dient zum Bearbeiten eines Werkstücks (z.B. Blech) 2 mittels eines Laserstrahls 3, der aus einem Laserbearbeitungskopf 4 der Maschine 1 in Richtung auf das Werkstück 2 austritt. Der Laserbearbeitungskopf 4 und das auf einer Werkstückauflage 5 aufliegende Werkstück 2 sind mittels nicht gezeigter Antriebe in Richtung der X- und Y-Achsen relativ zueinander bewegbar gelagert. Eine Maschinensteuerung 6 dient sowohl zum Ansteuern der Antriebe als auch zum Ansteuern des Laserstrahls 3. Zur Absaugung von Schlacke (Schmelzetröpfchen oder Metallstäube), die bei der Laser- bearbeitung, insbesondere beim Laserschmelzschneiden, entsteht, ist unterhalb der Werkstückauflage 5 eine Absaugeinrichtung 7 angeordnet, die die abgesaugte Schlacke über ein Absaugrohr 8 einem Abfallbehälter 9 zuführt.
Die Maschine 1 umfasst ferner ein oder mehrere Mikrofone 10 zur Aufnahme von bei der Schlackeabsaugung erzeugten Strömungsgeräuschen der Absaugeinrichtung 7, einen Datenspeicher 11 und eine Auswerteeinheit 12, die mit den Mikrofonen 10 und mit dem Datenspeicher 1 1 verbunden ist, zum Auswerten der aufgenommenen Strömungsgeräusche. Im Datenspeicher 1 1 sind reale Referenz- Strömungsgeräusche, die an der Laserbearbeitungsmaschine 1 bei unterschiedli- chen Wirkungsgraden der Schlackeabsaugung aufgenommen worden sind, samt ihren jeweils zugehörigen Wirkungsgraden gespeichert. Alternativ können die gespeicherten Referenz-Strömungsgeräusche auch durch eine Simulation der Schlackeabsaugung bei unterschiedlichen Wirkungsgraden gewonnen worden sein. Die Mikrofone 10 können fest in der Maschine 1 installiert sein oder wie im gezeigten Ausführungsbespiel jeweils durch Mikrofone von mobilen Kommunikationsgeräten (hier in Form von Smartphones) 13 gebildet sein, die an vorbestimmten Messorten an der Maschine angebracht sind. Auf den Smartphones 13 läuft eine spezielle Anwendung, über die das Mikrofon 10 des Smartphones 13 angesteuert wird, um die bei der Schlackeabsaugung erzeugten Strömungsgeräusche („Audiosignale") der Absaugeinrichtung 7 aufzunehmen. Die Maschine 1 wird nun in einem iterativen Prozess mit Referenzprogrammen verwendet. Die aufgezeichneten Strömungsgeräusche werden von den Smartphones 13 drahtlos, z.B. per
Bluetooth-Verbindung, an die Auswerteeinheit 12 gesendet und zusammen mit gemessenen oder simulierten Wirkungsgraden der Schlackeabsaugung als Referenz-Strömungsgeräusche im Datenspeicher 1 1 gespeichert. Dabei kann die Auswerteeinheit 12 Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden, um Modelle für unterschiedliche Strömungszustände zu lernen.
Wenn ausreichend Referenzdaten gesammelt worden sind, um stabile Modelle zu lernen, startet die zweite Phase. Hier verwenden Kunden, Servicetechniker oder Maschinenbediener ein beliebiges Smartphone 13, auf welchem die spezielle An- wendung läuft. Der Anwender platziert sein Smartphone 13 an einem vorher definierten Messort oder hält es an eine bestimmte Position. Daraufhin wird das bei der Schlackeabsaugung erzeugte, aktuelle Strömungsgeräusch der Absaugeinrichtung 7 aufgezeichnet und vom Smartphone 13 drahtlos, z.B. per Bluetooth- Verbindung, an die Auswerteeinheit 12 geleitet, die das aktuelle Strömungsge- räusch anhand der gespeicherten Referenz-Strömungsgeräusche analysiert und eine Wirkungsgrad-Bestimmung („Klassifikation") durchführt. Das Ergebnis der Klassifikation wird dem Anwender auf dem Smartphone 13 angezeigt, der dann Abweichungen in den Strömungen erkennen und dynamisch darauf reagieren kann. Ebenfalls können so automatisiert Berichte generiert oder Wartungszyklen der Absaugeinrichtung 7 angepasst werden.
Alternativ kann auch nur das an einer neuen oder neuwertigen
Schlackeabsaugung aufgenommene Strömungsgeräusch als Referenz- Strömungsgeräusch im Datenspeicher 1 1 gespeichert werden. Ausgehend von einer neuen oder neuwertigen Absaugeinrichtung 7, bei der noch keinerlei Schlackeablagerungen vorhanden sind und der Absaugquerschnitt somit maximal ist, verändert sich mit zunehmender Schlackeablagerung, d.h. mit abnehmenden Absaugquerschnitt, das Strömungsgeräusch hin zu anderen Frequenzen, bspw. auf Grund verringerter Absauggeschwindigkeit. Anhand dieser Frequenzänderung kann die aktuelle Wirkungsgradänderung relativ zur neuen oder neuwertigen Schlackeabsaugung bestimmt werden.
In einer anderen Verfahrensvariante werden die bei der Schlackeabsaugung er- zeugten Strömungsgeräusche der Absaugeinrichtung 7 fortlaufend von einem oder mehreren fest installierten Mikrofonen 10 aufgenommen und als Referenz- Strömungsgeräusche gespeichert. Anhand der Abweichung des aufgenommenen, aktuellen Strömungsgeräuschs von diesen Referenz-Strömungsgeräuschen bzw. von deren zeitlichem Verlauf kann dann die relative Wirkungsgradänderung der aktuellen Schlackeabsaugung bestimmt und somit fortlaufend überwacht werden.

Claims

Patentansprüche
1 . Verfahren zum Bestimmen eines Wirkungsgrads und/oder einer Wirkungsgradänderung einer Schlackeabsaugung einer Laserbearbeitungsmaschine (1 ), mit folgenden Verfahrensschritten:
- Aufnehmen eines bei der Schlackeabsaugung erzeugten, aktuellen
Strömungsgeräuschs, und
- Bestimmen des aktuellen Wirkungsgrads und/oder der aktuellen Wirkungsgradänderung der Schlackeabsaugung durch Vergleichen des aufgenommenen, aktuellen Strömungsgeräuschs mit mindestens einem gespeicherten Referenz-Strömungsgeräusch.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass das aufgenommene, aktuelle Strömungsgeräusch mit dem mindestens einen gespeicherten Referenz-Strömungsgeräusch mittels Audioanalyse, insbesondere Fourieranalyse, verglichen wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass der aktuelle Wirkungsgrad durch Vergleichen des aufgenommenen, aktuellen Strömungsgeräuschs mit mehreren gespeicherten Referenz-Strömungsgeräuschen bestimmt wird, die an der Laserbearbeitungsmaschine (1 ) bei unterschiedlichen Wirkungsgraden der Schlackeabsaugung aufgenommen oder für unterschiedliche Wirkungsgrade der Schlackeabsaugung simuliert worden sind.
4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das an einer neuen oder neuwertigen Schlackeabsaugung aufgenommene Strömungsgeräusch als Referenz-Strömungsgeräusch gespeichert wird und die aktuelle Wirkungsgradänderung der Schlackeabsaugung anhand der Ab- weichung des aufgenonnnnenen, aktuellen Strömungsgeräuschs von diesem Referenz-Strömungsgeräusch bestimmt wird.
5. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die bei der Schlackeabsaugung erzeugten Strömungsgeräusche fortlaufend aufgenommen und als Referenz-Strömungsgeräusche gespeichert werden und die aktuelle Wirkungsgradänderung der Schlackeabsaugung anhand der Abweichung des aufgenommenen, aktuellen Strömungsgeräuschs von diesen Referenz-Strömungsgeräuschen bestimmt wird.
6. Verfahren nach einem der vorgehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass für jedes aufgenommene Referenz-Strömungsgeräusch der zugehörige Wirkungsgrad der Absaugung ermittelt wird.
7. Verfahren nach einem der vorgehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das aktuelle Strömungsgeräusch und die Referenz-Strömungsgeräusche an demselben Aufnahmeort oder denselben Aufnahmeorten der Laserbearbeitungsmaschine (1 ) aufgenommen werden.
8. Verfahren nach einem der vorgehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass für den Fall, dass der bestimmte, aktuelle Wirkungsgrad einen vorgegebenen Mindestwirkungsgrad unterschreitet oder die bestimmte, aktuelle Wirkungsgradänderung eine vorgegebene Maximaländerung überschreitet, eine entsprechende Warnung an das Maschinenpersonal ausgegeben wird.
9. Verfahren nach einem der vorgehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das nächste Wartungsintervall der Absaugung an den bestimmten, aktuellen Wirkungsgrad oder an die bestimmte, aktuelle Wirkungsgradänderung angepasst wird.
10. Verfahren nach einem der vorgehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das aktuelle Strömungsgeräusch und/oder die Referenz- Strömungsgeräusche von mindestens einem an oder in der Laserbearbei- tungsmaschine (1 ) angebrachten Mikrofon (10), insbesondere vom Mikrofon eines an der Laserbearbeitungsmaschine (1 ) angebrachten, mobilen Kommunikationsgeräts (13), aufgenommen werden.
1 1 . Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass das aktuelle Strömungsgeräusch und/oder die Referenz-Strömungsgeräusche von mehreren, an oder in der Laserbearbeitungsmaschine (1 ) angebrachten Mikrofonen (10), insbesondere von Mikrofonen mehrerer an der Laserbearbeitungsmaschine (1 ) angebrachter, mobiler Kommunikationsgeräte (13), auf- genommen werden.
12. Verfahren nach einem der vorgehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der aktuelle Wirkungsgrad und/oder die aktuelle Wirkungsgradänderung der Absaugung mittels maschinellen Lernens anhand der Refe- renz-Strömungsgeräusche bestimmt wird.
13. Laserbearbeitungsmaschine (1 ) mit einer Absaugeinrichtung (7) zur Absaugung von Schlacke, gekennzeichnet durch:
- mindestens ein Mikrofon (10) zur Aufnahme von bei der
Schlackeabsaugung erzeugten Strömungsgeräuschen der Absaugeinrichtung (7),
- einen Datenspeicher (1 1 ) zum Speichern mindestens eines Referenz- Strömungsgeräuschs, und
- eine Auswerteeinheit (12), die mit dem mindestens einen Mikrofon (10) und dem Datenspeicher (1 1 ) verbunden ist, zur Bestimmung eines aktuellen Wirkungsgrads und/oder einer aktuellen Wirkungsgradänderung der Schlackeabsaugung durch Vergleich eines bei der Schlackeabsaugung erzeugten, aktuellen Strömungsgeräuschs mit dem mindestens einen gespeicherten Referenz-Strömungsgeräusch.
14. Laserbearbeitungsmaschine nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass im Datenspeicher (1 1 ) mehrere Referenz-Strömungsgeräusche, die an der Laserbearbeitungsmaschine (1 ) bei unterschiedlichen Wirkungsgraden der Schlackeabsaugung aufgenommen oder für unterschiedliche Wir- kungsgrade der Schlackeabsaugung simuliert worden sind, samt ihren jeweils zugehörigen Wirkungsgraden gespeichert sind.
15. Laserbearbeitungsmaschine nach Anspruch 13 oder 14, dadurch gekennzeichnet, dass das mindestens eine Mikrofon (10) stationär in oder an der Laserbearbeitungsmaschine (1 ) angebracht ist.
16. Laserbearbeitungsmaschine nach einem der Ansprüche 13 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass das mindestens eine Mikrofon (10) durch ein Mikrofon eines mobilen Kommunikationsgeräts (13) gebildet ist, das mit der Auswerteeinheit (12) verbunden ist.
17. Laserbearbeitungsmaschine nach einem der Ansprüche 13 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass mehrere Mikrofone (10) an unterschiedlichen Orten der Laserbearbeitungsmaschine (1 ) angebracht sind.
18. Computerprogramm produkt, welches Codemittel aufweist, die zum Durchführen aller Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 12 angepasst sind, wenn das Programm auf einer Steuerung (6) einer Laserbearbeitungsmaschine (1 ) abläuft.
PCT/EP2018/063197 2017-05-22 2018-05-18 Verfahren zum bestimmen von wirkungsgrad oder wirkungsgradänderungen einer schlackeabsaugung und zugehörige laserbearbeitungsmaschine Ceased WO2018215367A1 (de)

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