- Un nuevo método de aprendizaje por refuerzo profundo permite compensar errores de mecanizado en engranajes de alta precisión y reducir de forma significativa el ruido de transmisión, con aplicaciones potenciales en reductoras para robots humanoides y otros equipos avanzados.
La inteligencia artificial mejora la precisión y reduce el ruido en la fabricación de engranajes
Investigadores de la Universidad de Tianjin (China) han desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial para mejorar el diseño y fabricación de engranajes de alta precisión y bajo nivel de ruido. El trabajo se centra en engranajes destinados, entre otras aplicaciones, a equipar las reductoras de los motores eléctricos que se usan en las articulaciones de robots humanoides.
Los procesos convencionales de diseño y conformado de engranajes suelen alcanzar una precisión media (grado 6-7 según la norma GB/T 10095.1-2022), lo que no cumple con los requisitos de transmisión silenciosa, que requiere un funcionamiento que genere un ruido máximo dentro del rango de 30 a 45 dB.
Para abordar este reto, el equipo ha desarrollado un marco de optimización inteligente del diseño y conformado, basado en el uso de inteligencia artificial (IA), mediante el uso de una Red Neuronal Convolucional Profunda Doble Q (CDDQN). Su función es identificar combinaciones de ajustes capaces de compensar de forma conjunta distintos errores del proceso de conformado.
En su investigación han diseñado un modelo del sistema «máquina-herramienta-pieza», con el que mapean y cuantifican los errores de movimiento de tres ejes clave de las herramientas y los principales indicadores de precisión, como la desviación de paso acumulada y la excentricidad radial (responsables del 70% del ruido generado por el par de engranajes). Esto les ha permitido reconstruir, mediante ingeniería inversa, un modelo digital de superficie dentada de alta fidelidad, usado para evaluar el rendimiento dinámico de los pares de engranajes mediante una simulación de dinámica multi cuerpo.
La Red Neuronal que han desarrollado ha permitido evaluar multitud de combinaciones de pequeños cambios en el conformado y diseño de los engranajes, hasta dar con una combinación susceptible de alcanzar una precisión elevada que funcione generando un ruido situado, como media, en el rango de 30 a 45 dB.
El método propuesto supone una solución práctica, apoyada en inteligencia artificial, para la fabricación de engranajes de alta precisión en equipos avanzados, en los cuales las necesidades operativas requieren un muy bajo nivel de ruido. Los resultados muestran el potencial del aprendizaje por refuerzo profundo para mejorar procesos de mecanizado mediante compensación inteligente de errores.
La fabricación de engranajes con tolerancias más estrictas y menores niveles de vibración y ruido es especialmente relevante para fabricar reductoras de precisión, robótica industrial y humanoide, máquinas-herramienta, vehículos eléctricos, equipos aeroespaciales y sistemas de automatización.
Preguntas frecuentes
¿Cómo se utilizó la inteligencia artificial en la fabricación de engranajes?
La red CDDQN analizó parámetros del proceso y señales de vibración para seleccionar compensaciones de errores en los ejes de la máquina de conformado.
¿Qué mejora de precisión se consiguió?
Los engranajes optimizados alcanzaron el grado 4 de precisión de la norma GB/T 10095.1-2022, frente a los grados 6-7 habituales citados por los investigadores.
¿Cuánto se redujo el ruido?
Los autores informan de una reducción del ruido de transmisión de entre 20 y 30 dB en los ensayos realizados.
¿En qué sectores puede aplicarse?
El enfoque puede ser relevante para robótica, reductores de precisión, máquina-herramienta, movilidad eléctrica, aeroespacial y otros equipos avanzados.
“La presente publicación contiene información de carácter general, sin que constituya opinión profesional ni asesoramiento jurídico”.
