Neue Funktionen für höhere Wickelqualität
Siemens optimiert Converting-Maschinen mit neuen Kompensationsfunktionen

Sonntag, 05. März 2017 Siemens erweitert seine Simotion Motion-Control-Lösungen für Converting-Maschinen um das Prismatische Wickeln und die Learning Error Compensation (LECo).

Siemens optimiert Covertingmaschinen mit neuen Kompensationsfunktionen.
© Foto: Siemens
Siemens optimiert Covertingmaschinen mit neuen Kompensationsfunktionen.
Das Prismatische Wickeln kompensiert die Weglängenunterschiede bei nicht kreisrunden Wickelkörpern. Vorteile sind höhere Wickelqualität, Maschinengeschwindigkeit und Prozesssicherheit. Die neue selbstlernende LECo Funktion kompensiert zyklische Störgrößen im Prozess und stellt schnell die Prozess- und Produktqualität wieder her. Bereits nach einem Zyklus sind Abweichungen größtenteils kompensiert, etwa durch mechanischen Stoß ausgelöste Lagefehler einer Prozessachse. Zum Einsatz kommen die neuen Simotion-Applikationen zum Beispiel bei der Herstellung von Batterieelektroden, Verarbeitung von Wellpappe oder Veredelung von Warenbahnen.

Beim Wickeln auf nicht kreiszylindrische, etwa elliptische Körper entstehen Bahnlängenänderungen zwischen Material-Auflagepunkt und Umlenkrolle. Diese wurden bisher mechanisch oder durch variable Wickelgeschwindigkeit kompensiert. Die neue Siemens Motion-Control-Lösung Prismatisches Wickeln berechnet zyklisch im Voraus die Auflagepunkte des Materials auf Umlenkrolle und Wickelkörper und speist diese in die Steuerung ein. Der Maschinenbauer profitiert von höherer Wickelqualität, Maschinengeschwindigkeit und Prozesssicherheit.

Die neue selbstlernende LECo-Applikation ersetzt bisherige dynamische Lageregler. Diese korrigieren Prozessachsen-Lagefehler, verursacht zum Beispiel durch einen mechanischen Stoß, jedoch nur verzögert. Durch permanentes Prozessachsen-Monitoring erkennt die neue Siemens Lösung schnell Abweichungen, errechnet auf Basis des Schleppfehlers den vorzusteuernden Wert und speist diesen im nächsten Zyklus in die Steuerung ein. Abweichungen werden bereits nach dem ersten Zyklus größtenteils kompensiert. In den Folgezyklen beobachtet ein Lernalgorithmus permanent das Kompensationsergebnis, verfeinert die Antriebsregelung und erhöht damit zusätzlich die Prozessgenauigkeit.
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