Aplicación de Redes Neuronales en la Detección de Regímenes Degradados en el Proceso Wedm

Abstract

[EN] This article presents the results of a comparative study performed to select the most appropriate neural network configuration for Wire Electrical Discharge Machining (WEDM). The main objective is to detect instability trends that allow alerting to the increasing risk of wire breakage of the cutting tool: the wire. The wire breakage reduces the process productivity and the required accuracy. Considering the results of previous works of the authors, in which different types of degraded behaviors were identified, a comparative study that considers different aspects has been performed. Among them, the evaluation of classic neural architectures stands out, in particular, the static architecture MultiLayer Perceptron (MLP), and the recurrent architecture Elman. The main conclusion of this work is that the Elman architecture is the most approppriate for detecting the degradation of the cutting process.

[ES] Este artículo presenta los resultados de un estudio comparativo de distintas configuraciones de redes neuronales aplicadas al proceso de corte por electroerosión por hilo (WEDM). El objetivo perseguido es detectar con antelación comportamientos de corte degradado que alertan del riesgo creciente de la rotura de la herramienta empleada en este proceso de mecanizado: el hilo. Cuando esto sucede, disminuye la productividad de manera significativa. Así, partiendo de un trabajo previo en el que se identificaron diferentes tipos de comportamientos degradados, se ha realizado un estudio comparativo contemplando distintos criterios. Entre ellos, destaca la comparación de arquitecturas clásicas de red y, más concretamente, la arquitectura estática Perceptrón Multicapa, y la arquitectura recurrente Elman. La conclusión del trabajo ha sido que la arquitectura Elman constituye la alternativa más adecuada para la detección de la degradación del proceso.