瑞士東部應用科技大學（Ostschweizer Fachhochschule）debukesixiaoquzuijinkaizhanleyigekaifaxiangmu，zhizaicongxianyoudeshebeishujuzhongshishiquedingxiangguanjinshutaotongdemifengzhiliang，bingjiangqizuoweixueshixueweilunwendeyibufen。shijianzhengming，tongguobeifu TwinCAT Machine Learning 軟件實施的機器學習（ML）是一種合適的解決方案。
在這個應用中，一家專門從事緊固件生產跨國公司需要生產各種地腳螺栓。機械地腳螺栓一般由螺栓、墊圈、六(liu)角(jiao)螺(luo)母(mu)和(he)金(jin)屬(shu)套(tao)筒(tong)組(zu)成(cheng)。套(tao)筒(tong)和(he)鑽(zuan)孔(kong)壁(bi)之(zhi)間(jian)的(de)摩(mo)擦(ca)力(li)確(que)保(bao)了(le)在(zai)使(shi)用(yong)時(shi)有(you)足(zu)夠(gou)的(de)附(fu)著(zhe)力(li)。用(yong)金(jin)屬(shu)螺(luo)栓(shuan)的(de)錐(zhui)形(xing)頭(tou)分(fen)開(kai)套(tao)筒(tong)與(yu)鑽(zuan)孔(kong)，以(yi)便(bian)給(gei)鑽(zuan)孔(kong)施(shi)加(jia)附(fu)著(zhe)力(li)所(suo)需(xu)的(de)正(zheng)向(xiang)力(li)。
該項目由研發工程師 Robin Vetsch 負fu責ze，作zuo為wei瑞rui士shi東dong部bu應ying用yong科ke技ji大da學xue係xi統tong科ke技ji學xue士shi學xue位wei課ke程cheng的de一yi部bu分fen，重zhong點dian關guan注zhu預yu成cheng型xing衝chong孔kong套tao筒tong封feng閉bi連lian接jie地di腳jiao螺luo栓shuan錐zhui頸jing的de密mi封feng過guo程cheng。預yu成cheng型xing的de金jin屬shu套tao筒tong采cai用yong新xin開kai發fa的de製zhi造zao方fang案an，通tong過guo兩liang個ge伺si服fu缸gang密mi封feng在zai螺luo栓shuan頸jing部bu。兩liang個ge伺si服fu缸gang由you倍bei福fu的de AX5206 伺服驅動器精確控製。
項目目標
這zhe個ge學xue士shi學xue位wei畢bi業ye論lun文wen項xiang目mu的de目mu標biao是shi借jie助zhu機ji器qi學xue習xi方fang法fa開kai發fa一yi個ge全quan自zi動dong質zhi檢jian程cheng序xu。質zhi檢jian程cheng序xu將jiang僅jin使shi用yong現xian有you的de設she備bei數shu據ju源yuan，即ji無wu需xu安an裝zhuang額e外wai的de傳chuan感gan器qi。在zai開kai展zhan這zhe個ge項xiang目mu之zhi前qian，操cao作zuo人ren員yuan基ji本ben都dou是shi使shi用yong量liang具ju手shou動dong檢jian查zha螺luo栓shuan套tao筒tong的de密mi封feng質zhi量liang。現xian在zai表biao明ming，根gen據ju質zhi量liang規gui範fan，所suo有you外wai殼ke都dou可ke以yi分fen為wei三san個ge不bu同tong的de等deng級ji（閉合過鬆，正好，閉合過緊）。此外，需要使用回歸分析法預測包圍套筒關鍵的幾何數據（套筒寬度、高度和開口）。對密封過程進行 100% 檢驗可以在早期階段檢測出異常趨勢或偏差。
一yi個ge圓yuan柱zhu形xing測ce試shi套tao筒tong用yong作zuo質zhi量liang基ji準zhun。用yong套tao筒tong密mi封feng的de螺luo栓shuan必bi須xu完wan全quan適shi合he這zhe個ge規gui格ge，也ye就jiu是shi說shuo，套tao筒tong不bu能neng把ba螺luo栓shuan閉bi合he得de過guo緊jin或huo過guo鬆song。根gen據ju對dui密mi封feng過guo程cheng進jin行xing的de各ge種zhong FEM 仿真結果，定義會影響密封結果的參數。然後根據這些信息進行調整，隨後進行大量的密封測試，期間用 TwinCAT Scope 軟件示波器記錄來自兩個伺服缸的所有重要實時數據，如功耗、扭矩和伺服電機的滯後誤差。
*測試統計數據的可視化顯示
將 ML 集成到設備控製器中
在一個經典的 ML 框架內開發了一個非常強大的機器學習回歸模型（這裏是 Scikit Learn），並在所記錄的測試數據基礎上進行訓練。機器學習框架內的工作包括準備和選擇數據、建模和訓練合適的 ML 算法及其評價。在這個開發步驟中會生成一個訓練好的機器學習模型，它表示輸入和目標數據之間的關係。在 TwinCAT 3 中布署訓練好的 ML 模型接口與數據接口一樣都是開放式的，並支持行業標準的開放式神經網絡交換（ONNX）格式。
一yi個ge圓yuan柱zhu形xing測ce試shi套tao筒tong用yong作zuo質zhi量liang基ji準zhun。用yong套tao筒tong密mi封feng的de螺luo栓shuan必bi須xu完wan全quan適shi合he這zhe個ge規gui格ge，也ye就jiu是shi說shuo，套tao筒tong不bu能neng把ba螺luo栓shuan閉bi合he得de過guo緊jin或huo過guo鬆song。根gen據ju對dui密mi封feng過guo程cheng進jin行xing的de各ge種zhong FEM 仿真結果，定義會影響密封結果的參數。然後根據這些信息進行調整，隨後進行大量的密封測試，期間用 TwinCAT Scope 軟件示波器記錄來自兩個伺服缸的所有重要實時數據，如功耗、扭矩和伺服電機的滯後誤差。
*將套筒寬度作為套筒密封質量標準之一來表示
項目的下一步是將訓練好的 ML 模型實時集成到設備控製器中。Robin Vetsch 介紹說，他們為此使用了 TwinCAT 3 Neural Network Inference Engine（TF3810），有了這個軟件，隻需幾行代碼，即可使用非常簡單的方式在 TwinCAT 實時環境中實施轉換為 ONNX 格式的模型。在進行此類在 TwinCAT 3 中布署 ML 模型時，導出的 ML 模型被轉換為二進製格式（.bml），然後存儲在目標係統（嵌入式控製器或控製櫃式 PC）中。在加載 .bml 文件後，Runtime 模型將自身配置為在工業 PC 的 CPU 上有效地執行機器學習模型的推理計算。這樣可以就確保所生成的模塊是一個實時推理引擎，能夠無縫集成到 TwinCAT 3 中，並支持 TwinCAT 3 中所有常見的編程方法：從 PLC、C/C++ 或直接通過循環任務調用該模塊。
項目取得重大成果
*項目團隊（左起）：OST 計算工程研究所（ICE）科學助理 Christian Egger，ICE 講師 Christoph Würsch 教授博士，以及研發工程師 Robin Vetsch
由於執行了為檢測地腳螺栓而訓練好的 ML 模型，因此能夠以 +/-0.15 毫米的精度（相當於相對誤差低於 2%）分析評估密封套筒的高度和寬度，並能夠以 10% dexiangduiwuchafenxitaotongkaikou。takeyizuoweiyigejianhuahoudejinsizhi，quedingsuoshiyongdeceshitaotongshifoumanzuguidingmifengtaotongdegaoduhekuandu。womenweicishiyongle MLP（多層感知機）類型的神經網絡。模型的輸出變量是套筒寬度、高度和開口的估算值。通過在 PLC 中定義的簡單極限值，還可以實現除回歸分析法之外的簡單分類法。
據 Robin Vetsch 介紹，公司通過基於數據的質量檢測獲得了很多優勢。這樣，無需額外的傳感器或測試工位即可實現 100% 在線質量檢測。此外，每個密封過程的現有質量數據可用於進行更詳細的分析。ML 解決方案的實時能力為盡早剔除檢測到的壞件提供了最佳基礎。最後，通過 TwinCAT HMI 的詳細趨勢顯示，操作人員可以在需要時迅速做出響應。
關於德國倍福
倍福（Beckhoff）公司總部位於德國威爾市。作為全球自動化技術的驅動者，倍福定義了自動化領域的許多國際標準。公司所生產的工業 PC、現場總線模塊、驅動產品和TwinCAT自動化軟件構成了一套完整的、相互兼容的控製係統，可為各個工控領域提供開放式自動化係統和完整的解決方案。倍福於1997年進入中國市場，致力於幫助製造企業提升競爭優勢，加速轉型升級。倍福在業內享有“創新引擎”的美譽，公司所倡導的PC控製技術具有良好的開放性，將IT技術、互聯網和自動化技術完美融合，助力實現工業 4.0 和智能製造。憑借領先的技術優勢和豐富的行業知識，倍福的創新產品和解決方案廣泛應用於風力發電、半導體、光伏太陽能、電子製造、金屬加工、包裝機械、物流輸送以及樓宇自控等眾多領域。
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