Tesi in KPL Packaging

Tesi Sperimentale
11/10/2012
Stima del coefficiente resistivo equivalente di
un asse meccanico a controllo elettronico
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© Fabio Perini S.p.A 2012
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Offerta di stage di laurea in azienda
Stima del coefficiente resistivo equivalente di un asse meccanico a
controllo elettronico
Presentazione dell’azienda
Tipo di stage: tesi sperimentale di sei mesi di tirocinio.
Obiettivo di lavoro (sommario): Diagnosi «run-time» dello stato di carico per
attriti di un asse meccanico servo-motorizzato elettrico, tramite analisi di
coppia, velocità e potenza
Metodologie da utilizzare (sommario): Analisi delle potenze assorbite.
Tutor aziendale e accademico: Ing. Gabriele Canini, Prof. Cesare Fantuzzi.
Attivazione e durata della tesi: entro Novembre, 6 mesi (laurea entro sessione
invernale 2013)
Luogo di svolgimento dello stage di laurea: via San Vitalino, 7 Calderara di
Reno, Bologna, dipartimento R&D
Rimborso spese di mobilità: da concordare con l’azienda.
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Presentazione Azienda
147 Dipendenti
Produzione di macchine automatiche per packaging di prodotti tissue (rotoli
di carta igienica, cucina, tovaglioli)
Principali Mercati di riferimento KPLP : UE, Nord America, Sud America,
Asia,Europa Est, Oceania
Azienda attenta all’innovazione tecnologica del prodotto e innovazione del
processo
Possibile coinvolgimento post tesi in altre attività di ufficio tecnico
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Obiettivo di lavoro
Stimare il coefficiente di attrito in base alla analisi delle coppie e velocità di
funzionamento di un asse elettrico, allo scopo di identificare una tendenza
alla rottura per fatica o attriti del sistema meccanico. L'obiettivo finale è quello
di identificare su scala temporale di minuti/ore la componente dissipativa della
macchina per ciascun asse elettrico. In particolare si vuole identificare i
coefficienti di attrito statico e viscoso per individuare condizioni di deriva che
possano essere campanello d'allarme di malfunzionamenti e potenziali arresti
macchina.
Il software di controllo andrà implementato nel controller di macchina e fornirà
un aimportante funzione di Diagnosi Predittiva, ossia diagnosi di potenziale
malfunzionamento basata sulla reale osservazione di variabili legate allo stato
di fatica dell’asse stesso
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Metodologie da utilizzare
Tramite l’analisi della potenza meccanica assorbita dal carico misurata
all’azionamento elettrico si identifica l’assorbimento del carico dovuta alle
varie forme di attrito (alcuni dispositivi forniscono queste misure, in particolare
correnti del motore elettrico che sono in relazioni con la coppia erogata, e
velocità di rotazione dell’asse del motore elettrico), senza aggiungere ulteriori
sensori rispetto a quelli già disponibili nel sistema elettronico di controllo
dell’asse elettrico
Occorre costruire una base dei dati storici per queste misure in modo da
identificare trend e variazioni su basi temporali di medio periodo (giorni), da
cui estrarre informazioni sul degrado del sistema meccanico.
Scopo di questa analisi è quella di effettuare una DIAGNOSI PREDITTIVA
dello stato di salute dei componenti della catena cinematica che compongono
l’asse di movimentazione
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Attività da svolgere
Identificare e classificare le differenti tipologie di catene cinematiche per il
movimento di parti meccaniche a controllo elettronico all’intero della macchina che
siano associabili a:
– (i) assorbimenti dissipativi di potenza (attriti )
– (ii) assorbimenti conservativi di potenza originati da componenti cinetico/inerziali
o potenziali
– (iii) assorbimenti non conservativi che non sono da mettere in relazione ad attriti
(es. prodotto che viene sollevato ed espulso dalla macchina, con conseguente
perdita di energia potenziale, etc.)
Sviluppare un algoritmo per la desensibilizzazione delle misure di potenza assorbita
dai fenomeni di tipo (ii) e (iii), per isolare l’effetto del fenomeno di tipo (i). La
conclusione di questa attività porterà alla stima del coefficiente resistivo equivalente
globale dell’asse (BRG). Valutare anche la possibilità di indagare su un funzionale
della potenza e della velocità capace di estrarre la sola parte (i)
Sviluppare un algoritmo per diagnosi di guasti incipienti a partire dalla analisi dei dati
“desensibilizzati”.
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Grazie per l’attenzione
www.fabioperini.com
© Fabio Perini S.p.A 2012
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