Lernende Kompensation zustandsabhängiger Übertragungsfehler in Vorschubachsen mit Zahnstange-Ritzel-Antrieben

von Lukas Steinle

208 Seiten, Taschenbuch

Kurzbeschreibung des Verlags

Die Genauigkeit und Dynamik von Werkzeugmaschinen werden maßgeblich durch die eingesetzten Vorschubantriebe bestimmt. Zahnstange-Ritzel-Antriebe sind die bevorzugte Wahl, wenn lange Verfahrwege und hohe Vorschubkräfte gefordert sind. Toleranz- und verformungsbedingte Übertragungsfehler in den Antriebssträngen begrenzen jedoch die Genauigkeit. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit einer lernenden Kompensation quasistatischer Übertragungsfehler in Vorschubachsen mit Zahnstange-Ritzel-Antrieben. Der vorgeschlagene Ansatz nutzt Methoden des maschinellen Lernens, um systemspezifische last- und positionsabhängige Übertragungsfehler mittels Regressionsmodellen abzubilden. Darauf aufbauend wird eine modellbasierte Fehlerkompensation in Form einer Erweiterung der etablierten Kaskadenregelung entworfen. Die Methodik umfasst sowohl Einzelantriebe als auch in der Praxis verbreitete elektrisch verspannte Systeme. Der vorgestellte Ansatz wird experimentell validiert, wobei er sich als geeignet erweist, die Genauigkeit von Vorschubachsen mit Zahnstange-Ritzel-Antrieben unter Gewährleistung der industriellen Anwendbarkeit robust zu steigern.

• Reihe: Beiträge zum Stuttgarter Maschinenbau
• Themen: Technologie, Ingenieurswissenschaft, Landwirtschaft, Industrieprozesse Maschinenbau und Werkstoffe Maschinenbau Motoren und Antriebstechnik
• ISBN: 9783839622285
• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 05.11.2026
• Größe: 21 x 14.8 cm
• Verlag: Fraunhofer Verlag
• Herausgegeben von: Oliver Riedel, Alexander Verl, Andreas Wortmann, Universität Stuttgart, Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen ISW