Siemens SINUMERIK 840D sl Handbuch Seite 403

Voraussetzung für neuronale QFK
Voraussetzung für die QFK mit neuronalen Netzen ist allerdings, dass die am Werkstück
auftretenden Fehler beim Quadrantenübergang durch das Messsystem auch erkannt
werden. Dies setzt entweder ein direktes Messsystem, ein indirektes Messsystem mit
deutlichen Rückwirkungen der Last auf den Motor (d. h. starre Mechanik, wenig Lose) oder
entsprechende Kompensationen voraus. Bei indirekten Messsystemen sollte eventuell
vorhandene Lose durch die Losekompensation kompensiert werden.
Lern-/Arbeitsphase
Bei der QFK mit neuronalem Netz sind folgende Phasen zu unterscheiden:
● Lernphase
● Arbeitsphase
Die Lernphase kann für mehrere (bis zu 4) Achsen gleichzeitig durchgeführt werden. Weitere
Informationen bzgl. Lernen des neuronalen Netzes siehe Kap. "Lernen des neuronalen
Netzes".
Lern-, Arbeitsphase sowie die resultierende neuronale QFK wirken rein axial. Es gibt keine
wechselseitige Beeinflussung zwischen verschiedenen Achsen.
Kennlinienwerte sichern
Nach dem Lernvorgang müssen die ermittelten Kompensationsdaten (Kennlinienwerte im
Anwenderspeicher) einschließlich der Netzwerkparameter (QFK-Systemvariablen) in einer
vom Bediener festgelegten Datei gesichert werden. Die Dateien werden standardmäßig
"AXn_QEC.INI" benannt.
Erweiterungsfunktionen
Funktionshandbuch, 03/2010, 6FC5397-1BP20-1AA0
In der Lernphase wird dem neuronalen Netz ein bestimmtes Verhalten eingeprägt. Dabei
wird der Zusammenhang zwischen seinen Eingangs- und Ausgangsgrößen erlernt.
Ergebnis ist die gelernte Kompensationskennlinie, die im gepufferten Anwenderspeicher
abgelegt ist. Das Ein- und Aus-
schalten des Lernvorgangs erfolgt vom NC-Teileprogramm mit speziellen
Hochsprachenbefehlen.
In der Arbeitsphase werden anhand der gelernten Kennlinie zusätzliche
Drehzahlsollwertimpulse aufgeschaltet. Eine Veränderung der gespeicherten Kennlinie
findet in dieser Phase nicht statt.
5.6 Reibkompensation (Quadrantenfehler-Kompensation)
K3: Kompensationen
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