<strong>Main Researcher:</strong> Itziar Cabanes Axpe<br/>

<strong>Partners:</strong><br/>

<strong>Summary:</strong>

<p lang="es">Partiendo de los resultados de los dos proyectos anteriores, los cuales muestran que, a pesar de que las caracter&iacute;sticas b&aacute;sicas de los comportamientos degradados coinciden en los dos espesores analizados, los umbrales alcanzados por las medidas virtuales difieren, se plantea en esta ocasi&oacute;n la definici&oacute;n de una estructura &uacute;nica capaz de adaptar autom&aacute;ticamente par&aacute;metros en un determinado rango de espesores. As&iacute;, el objetivo perseguido es evitar, por un lado, tener que establecer una bater&iacute;a de reglas heur&iacute;sticas por cada espesor y, por el otro, tener que repetir el an&aacute;lisis para los espesores de inter&eacute;s.<br/>

Adem&aacute;s, en este proyecto se pretende estimar el grado de influencia de cada uno de los comportamientos degradados en la degradaci&oacute;n del proceso. Esta estimaci&oacute;n permitir&iacute;a abordar futuras estrategias de actuaci&oacute;n en funci&oacute;n del tipo de situaci&oacute;n degradada.<br/>

<br/>

Ambos objetivos (detectar reg&iacute;menes de corte degradado anticip&aacute;ndose a la rotura del hilo en espesores intermedios a los estudiado, y estimar el grado de influencia de cada uno de los comportamientos degradados en la degradaci&oacute;n del proceso) deben ser satisfechos por una &uacute;nica estructura.</p>

<strong>Results:</strong><br/>

<strong>Summary of Contributions:</strong>

<p lang="es">Entre las aportaciones de este proyecto, cabe destacar las siguientes:</p>

<ul>

<li>

<p lang="es">Resultados de un estudio comparativo de distintas configuraciones de red basadas en arquitecturas est&aacute;ticas (PM) y recurrentes (Elman). Dicho estudio pone de manifiesto que la arquitectura Elman es la m&aacute;s apropiada para atajar los objetivos planteados.</p>

</li>

<li>

<p lang="es">Obtenci&oacute;n de una configuraci&oacute;n paralela de redes neuronales basada en la arquitectura recurrente Elman, capaz de detectar los distintos tipos de comportamientos degradados en el rango de espesores entre 50 y 100 mm. Asimismo, dicha configuraci&oacute;n contempla la estimaci&oacute;n del grado de influencia de los distintos tipos de comportamientos degradados.</p>

</li>

</ul>

<strong>Software Applications:</strong>

<p lang="es">Para poder llevar a cabo las fases de preparaci&oacute;n de ejemplos, entrenamiento y validaci&oacute;n, se han desarrollado distintas aplicaciones mediante la herramienta de redes neuronales de MatlabTM.</p>

<strong>Publications:</strong>

<ul>

<li>

<p>Portillo, E., Cabanes, I., Marcos, M. Zubizarreta, A., <span lang="es">Aplicaci&oacute;n de Redes Neuronales en la Detecci&oacute;n de Reg&iacute;menes Degradados en el Proceso WEDM, Revista Iberoamericana de Autom&aacute;tica e Inform&aacute;tica Industrial</span>, vol. 6, No. 1, pp. 39-50, 2009.</p>

</li>

</ul>

<p><strong>Congress:</strong></p>

<ul>

<li>

<p>Portillo, E., Marcos, M., Cabanes, I., Zubizarreta, A., S&aacute;nchez, J.A., ANN for Interpolating Instability Trends in WEDM, 17th IFAC World Congress, 2008.</p>

</li>

<li>

<p>Portillo, E., Marcos, M., Cabanes, I., Zubizarreta, A., S&aacute;nchez, J.A., Artificial Neural Networks for Detecting Instability Trends in Different Workpiece Thicknesses in a Machining Process, American Control Conference, 2008.</p>

</li>

<li>

<p>Portillo, E., Cabanes, I., Marcos, M. Zubizarreta, A., On the Application of Recurrent Neural Network Techniques for Detecting Instability Trends in an Industrial Process, 12th IEEE ETFA, 2007.</p>

</li>

<li>

<p>Portillo, E., Cabanes, I., Marcos, M., S&aacute;nchez, J.A., Anticipation of wire breakage in WEDM based on neural networks, Proc. of XV International Symposium of ElectroMachining, Pennsylvania, 2007.</p>

</li>

<li>

<p>Portillo, E., Cabanes, I., Marcos, M. Zubizarreta, A., <span lang="es">Detecci&oacute;n de la degradaci&oacute;n del proceso WEDM basada en redes neuronales, Actas de las XXVII Jornadas de Autom&aacute;tica, 2006. Premio al mejor trabajo presentado en XXVII Jornadas de Autom&aacute;tica en el Grupo Tem&aacute;tico de Control Inteligente.</span></p>

</li>

</ul>

<strong>Registry of software:</strong><br/>

<strong>Downloads:</strong><br/>