Parametrierung Der Neuronalen Qfk - Siemens SINUMERIK 840D Erweiterungsfunktionen

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Um eine möglichst einfache Inbetriebnahme zu ermöglichen, werden dafür NC–
Programme als Musterbeispiele bereitgestellt.
Wie in Kapitel 2.6.4 dargestellt, sollte der Inbetriebnehmer zunächst mit Hilfe
dieser Musterbeispiele und den empfohlenen QFK–Parameterwerten die Kenn-
linie für die gewünschten Achsen erlernen und mit Hilfe des Kreisformtests
(siehe Kapitel 2.7) die erzielte Konturgenauigkeit kontrollieren. Falls die Ergeb-
nisse den Anforderungen noch nicht genügen, ist eine Nachoptimierung mit
entsprechend veränderten Parametern (siehe Kapitel 2.6.2, 2.6.3 und 2.6.5)
vorzunehmen (sog. Nachlernen).
2.6.2

Parametrierung der neuronalen QFK

Maschinendaten
Die grundlegenden Projektierungsdaten für die neuronale QFK werden als Ma-
schinendaten hinterlegt.
S
S
S
S
Mit diesen Maschinendaten wird die neuronale QFK aktiviert sowie der
Speicherplatz im gepufferten RAM reserviert. Die Vorgehensweise und Bele-
gung ist in Kap. 2.6.4 "Inbetriebnahme" bzw. in Kap. 4 beschrieben.
Alle anderen Daten werden mit Hilfe von Systemvariablen vorgegeben.
QFK–System–
Die Daten zur Parametrierung des neuronalen Netzes werden als Systemvaria-
variablen blen definiert, die von einem NC–Programm gelesen und geschrieben werden
können. Folgende Systemvariablen dienen zur Parametrierung des neuronalen
Netzes:
S
S
 Siemens AG 2000 All Rights Reserved
SINUMERIK 840D/840Di/810D/FM–NC Funktionsb. Erweiterungsf. (FB2) – Ausgabe 04.00
2.6 Neuronale Quadrantenfehlerkompensation
MD 32490: FRICT_COMP_MODE
Art der Reibkompensation (2 = neuronale QFK)
MD 32500. FRICT_COMP_ENABLE
Reibkompensation aktiv
MD 32580: FRICT_COMP_INC_FACTOR
Wichtungsfaktor des Reibkompensationswertes bei kurzen Verfahrsätzen
MD 38010: MM_QEC_MAX_POINTS
Maximale Anzahl der Korrekturwerte für QFK mit neuronalen Netzen
$AA_QEC_COARSE_STEPS
Dieser Parameter bestimmt die Grobquantisierung der Eingangsgröße und
damit die Auflösung der Kennlinie. Je größer die Wert gewählt wird, desto
höher ist der benötigte Speicherbedarf und desto größer ist die Zeitdauer für
die Lernphase. Weitere Informationen siehe am Ende dieses Kapitels.
Wertebereich: 1 bis 1024; Empfohlener Wert: 49
$AA_QEC_FINE_STEPS
Dieser Parameter bestimmt die Feinquantisierung der Eingangsgröße und
damit die Auflösung der Kennlinie. Je größer der Wert gewählt wird, desto
höher ist der benötigte Speicherbedarf.
Wertebereich: 1 ... 16; Empfohlener Wert: 8
Kompensationen (K3)
"Grobquantisierung der Kennlinie"
"Feinquantisierung der Kennlinie"
2/K3/2-59