Prognostics and health management on machine tool hydraulic unit

PHM techniques, already used in specific sectors like the aeronautical one, find applications also in other fields like manufacturing and machine tools, also thanks to Industry 4.0, Big Data and Internet of Things. Since it was found that the hydraulic unit is one of the most faulty units in a machine tool, a specific diagnostics strategy is developed. Two different approaches have been followed: first one is applied in two consecutive diagnostics phases starting by the identification of the working cycle carried out by the machine, to the real classification of the fault; the second one is directly applied to find the fault. The effects of a variable working cycle were analysed exploiting a numerical model of the system experimentally validated. Moreover, a prognostics algorithm was developed in order to avoid the use of run-to-failure experimental tests, trying to exploit the classification strategy at its best. Then, a statistical analysis regarding the algorithm performances was conceived through Monte-Carlo method.

Le tecniche di PHM, già utilizzate in settori specifici come quello aeronautico, trovano applicazioni, anche grazie all'Industria 4.0, i Big Data e l'Internet of Things, in altri ambiti come il manifatturiero e le macchine utensili. Dal momento che è stato scoperto che la centralina idraulica è uno dei sistemi più soggetto a guasti in una macchina utensile, si è sviluppata una strategia di diagnostica specifica. Si sono seguiti due tipi di approccio: il primo applica due fasi consecutive di diagnostica partendo dall'individuazione del ciclo di lavoro effettuato dalla macchina, per arrivare alla classificazione del guasto; il secondo è applicato per individuare direttamente il guasto. Gli effetti della variabilità del ciclo di lavoro sono stati analizzati sfruttando un modello numerico del sistema, validato sperimentalmente. Inoltre, si è sviluppato un algoritmo di prognostica che eviti l’utilizzo di run-to-failure sperimentali, cercando di sfruttare al meglio l'output della strategia di classificazione. E’ stata poi condotta un'analisi statistica delle performance dell'algoritmo di prognostica, usando il metodo Monte-Carlo.