Entwicklung einer In-Prozess Werkzeugverschleißbestimmung beim Tiefbohren in Austenitischen Stählen

Abstract

Aufgrund der fortschreitenden Automatisierung in der Fertigungstechnik erhält die automatische Verschleiß- und Prozessparameterkontrolle einen immer höheren Stellenwert. In der Serienfertigung werden heute der allgemeine Maschinenzustand sowie der Prozess selbst überwacht und gegebenenfalls korrigierende Maßnahmen ergriffen. Der Bearbeitungsprozess wird in der Einlaufphase von erfahrenen Maschinenbedienern empirisch optimiert. In der Produktion erfolgt in den meisten Fällen nur eine Postprozess-Überwachung. Dies bedeutet, dass an einem Fertigungsteil Abweichungen detektiert werden, jedoch erst beim folgenden Fertigungsteil korrigierend eingegriffen wird. Ein solches Vorgehen ist in der Einzelfertigung nicht möglich. Man verlässt sich hier hauptsächlich auf die Kompetenz des Maschinenbedieners, welcher mit Erfahrung und seiner menschlichen Sensorik durch aktiven Eingriff in die Prozessparameter einen stabilen Bearbeitungsprozess erhält. In der Einzel- oder Kleinserienfertigung wird noch kaum eine aktive Prozessüberwachung und Prozessregelung realisiert. Dies liegt vor allem an der Funktionsweise dieser Systeme. Aufgrund von Wirtschaftlichkeitsüberlegungen wird Mehrmaschinenbedienung und Maschinenverfügbarkeit ein immer größeres Thema. Daher ist der Wunsch begründet, auch in der Einzelfertigung entsprechende Prozessüberwachungs- und Korrektursysteme einzusetzen. Gerade beim Bearbeitungsprozess des Tiefbohrens besteht für solche Prozessüberwachungssysteme eine besondere Nachfrage. Dieser Prozess ist sehr kostenintensiv und wird häufig bei sehr teuren Werkstücken am Ende der Bearbeitungskette eingesetzt. In dieser Arbeit wird zuerst versucht, ein generelles Verständnis über die Verhältnisse am Schneidkeil zu erlangen, um die Grundlagen für ein den Bearbeitungsprozess abbildendes Modell zu entwickeln. Da die Qualität jedes Modells direkt von der Aussagekraft seiner Eingangsvariablen abhängt, wurden ausführlich die verschiedenen Messsysteme diskutiert und auf deren Tauglichkeit hin überprüft. Das gewählte Modell, kontinuierlich durch prozessrelevante Messdaten erweitert, soll eine sehr kurzfristige Vorhersage zur Stabilität des Bohrprozesses ermöglichen und gegebenenfalls Daten für ein korrigierendes Eingreifen liefern. Im Zuge der Analyse werden vor allem die physikalischen Verhältnisse am Schneidkeil und deren schallemittierende Effekte im Besonderen untersucht. Es wird nicht nur deren Entstehung betrachtet, sondern das Forschungsziel ist daraufhin ausgerichtet, mittels Messungen, Filterung der Rohdaten und deren Bewertung mit anschließender Auswertung der gewonnenen Daten auf die Verhältnisse direkt am Schneidkeil zu schließen. Aufgrund der Ergebnisse wird in Echtzeit automatisch in den Arbeitsprozess regulierend eingegriffen. Den Anforderungen der Wirtschaft folgend wurden die Grenzen des heute technisch Möglichen ausgelotet, Lösungsansätze analysiert, weiterentwickelt und daraus ein Anforderungskatalog zur Umsetzung ausgearbeitet. In Kooperation zwischen dem Institut für Fertigungstechnik und Hochleistungslasertechnik (IFT) und der Firma Schoeller-Bleckmann Oilfield Technology GmbH & Co. KG (SBOT) konnte dieses Konzept speziell für den Bereich Einlippenbohren und BTA-Bohren umgesetzt werden. Zu diesem Zweck wurde am IFT eine universelle ELB-Tiefbohrbank entwickelt und als Versuchsträger genutzt. Nach erfolgreichen Laborversuchen konnte das System probeweise auf eine industrielle Tiefbohrbank der Firma SBOT übertragen und Feldversuche unter in der Industrie üblichen Einsatzbedingungen durchgeführt werden. Somit konnte durch diese Entwicklung aufgezeigt werden, dass eine automatische In-Prozess-Überwachung basierend auf der Beobachtung von Körperschallemissionen möglich ist. Darüber hinaus wird ansatzweise versucht, die Anwendung dieses Prozessüberwachungskonzeptes auf beliebige spanende Fertigungsprozesse zu übertragen.

Due to the progressive automation in manufacturing technology, the automatic wear and process parameter control gains an increasing importance. In a series production these days, it will monitor the general machine condition and the process itself. And, if needed, appropriate corrective interventions are taken. In the single or small batch production, however, the monitoring process and corrective intervention is still in its infancy. This is mainly due to the operation of these systems. During a series production, highly experienced machine operators optimize the initial start-up phase of the cutting tool process empirically. In most cases, only post-production process monitoring exists. That means that when a deviation is detected in one produced part then corrective action is taken when the next part is produced. Such a process is not possible when a single part is produced. In that case, the quality of the product relies mainly on the competence of the machine operator. It is through experience and the human senses that an operator actively engaged in the process parameters establishes a stable production process. Due to economic considerations there is a growing cost issue associated with operating multiple machines and with machine availability. There is therefore the desire to employ appropriate automatic process monitoring and corrective systems in the individual production process as well. There is particularly a demand for a process monitoring system when deep drilling with gundrills at extreme depths up to six hundred times the drill diameter. Not only is the process itself costly, the parts themselves are also very expensive. In this paper, the objective is to create a general understanding of the conditions at the cutting edge in order to establish a foundation for developing an accurate process model. This model, continuously fed by process-relevant data, is designed to generate a short-term forecast of the stability of the drilling process and, if needed, to provide data for a corrective intervention. A model can only be as good as its input variables, so the various measurement systems are described in detail as well as their suitability. In analyzing the above and the physical conditions at the cutting edge, particular attention was focused on the sound-emitting effects that were created. During the analysis, the physical relationship between the cutting edge and the sound-emitting effects was examined. The structure-born noises were measured, filtered and validated to establish the relationship to the cutting edge. Based on this data, corrective intervention could be made in real time. Following the demands of the economy, the technical limits today were explored, possible solutions analyzed, developed and elaborated in a catalogue listing the requirements for implementing the process monitoring system. In collaboration with the Institute for Production Engineering and High Power Laser Technology (IFT) and Schoeller-Bleckmann Oilfield Technology GmbH & Co. KG (SBOT) this concept has been implemented specifically for the field of gundrilling and BTA drilling. To this end, a universal gundrill machine was developed and used as a test vehicle at the IFT. Following successful laboratory tests, the system was tentatively assigned to an Industrial gundrill machine from SBOT, and field trials were carried out under standard industrial conditions. This work proved that automatic monitoring of the gundrill process is possible by observing the structure-borne noise emissions. Further studies could confirm that such a concept can also be applied to other cutting applications.