Servosistema de eje lineal

Los servosistemas de CA actuales son muy diferentes a los construidos hace incluso 10 años. Procesadores más rápidos y codificadores de mayor resolución están permitiendo a los fabricantes implementar avances sorprendentes en la tecnología de ajuste. El control predictivo de modelos y la supresión de vibraciones son dos de esos avances que se pueden aplicar con éxito incluso en servosistemas complejos.

El ajuste del servo en lo que respecta a los servosistemas de CA es el ajuste de la respuesta del sistema de control eléctrico a un sistema mecánico conectado. Un sistema de control eléctrico consta de un PLC o controlador de movimiento, que envía señales al servoamplificador, haciendo que el servomotor haga que el sistema mecánico se mueva.

El servomotor, un dispositivo electromecánico, sirve como componente crítico que une los dos sistemas. Se puede hacer mucho dentro del sistema de control eléctrico para predecir el comportamiento del sistema mecánico.

En este artículo, exploraremos dos técnicas de la tecnología moderna de ajuste de servos (control predictivo de modelos (MPC) y supresión de vibraciones) y sus consideraciones a nivel de aplicación.

Velocidad de la CPU: más rápida que nunca

La velocidad de CPU más rápida está en todas partes y los servoamplificadores no son una excepción. Las CPU que alguna vez tuvieron un costo prohibitivo se han abierto camino en el diseño de servoamplificadores, permitiendo algoritmos de ajuste más complejos y efectivos. Hace diez años, era común ver un ancho de banda de 100 o 200 Hz en el bucle de velocidad, mientras que las velocidades actuales pueden estar muy por encima de los 1000 Hz.

Más allá de resolver bucles de control, procesadores más rápidos permiten que los servoamplificadores realicen análisis integrados en tiempo real del par, la velocidad y la posición para descubrir propiedades de la máquina que antes no podían detectarse. Ahora se pueden implementar modelos matemáticos complejos de forma rentable dentro de un servoamplificador para aprovechar algoritmos de control de sintonización avanzados que van mucho más allá de la sintonización PID estándar.

Es más, un procesador más rápido también puede manejar los datos de un codificador de mayor resolución, aunque la resolución mejorada no proporciona al sistema un mejor rendimiento de posicionamiento. El factor de posicionamiento limitante suele ser el sistema mecánico, no el codificador, pero un codificador de mayor resolución permite que el sistema de control vea micromovimientos en el sistema mecánico que no serían detectables con un codificador de menor resolución. Estos pequeños movimientos suelen ser el resultado de vibraciones o resonancias y, si se detectan, pueden proporcionar datos importantes para comprender, predecir y compensar el comportamiento del sistema mecánico.

Los fundamentos del control predictivo de modelos.

En pocas palabras, Model Predictive Control utiliza el perfil ordenado en el pasado para predecir el par y la velocidad futuros. Si se conocen aproximadamente la velocidad y el par para un determinado movimiento, entonces no hay necesidad de forzar ciegamente el perfil de movimiento a través de los bucles PID, que responden sólo al error. En cambio, la idea es suministrar la velocidad y el par previstos como avance a los bucles de servocontrol y dejar que los bucles respondan a cualquier error mínimo que quede.

Para que esto funcione correctamente, el amplificador debe contar con un modelo matemático válido de la máquina, basado en propiedades como la inercia, la fricción y la rigidez. Luego, el perfil de par y velocidad del modelo se puede inyectar en los bucles de servo para aumentar el rendimiento. Estos modelos utilizan funciones matemáticas complejas, pero gracias a procesadores más rápidos en el servoamplificador, la industria del control de movimiento está comenzando a ver su implementación.

A pesar de sus muchos beneficios, Model Predictive Control tiene una contrapartida: funciona muy bien para el posicionamiento punto a punto, pero a expensas del retraso durante el movimiento. El elemento tiempo es inherente al control predictivo del modelo porque el movimiento pasado reciente se utiliza para predecir la respuesta futura. Debido a este retraso, es posible que no se siga el perfil de comando exacto del controlador; en cambio, se genera un perfil similar que produce un tiempo de posicionamiento rápido al final del movimiento.

Supresión de vibraciones

Uno de los aspectos más útiles de MPC es la capacidad de modelar, predecir y suprimir vibraciones de baja frecuencia en la máquina. La vibración puede ocurrir en una máquina a frecuencias que van desde un solo dígito de Hz hasta miles de Hz. La vibración de baja frecuencia en los 1 y 10 Hz, que a menudo se nota al principio y al final de un movimiento, es particularmente problemática porque está dentro de la frecuencia de funcionamiento de la máquina.

Ciertas configuraciones de equipos (por ejemplo, una máquina con un brazo de agarre largo y delgado) tienden a exhibir esta baja frecuencia de resonancia más que otras. Estos diseños propensos a las vibraciones pueden ser necesarios por su longitud, tal vez para insertar una pieza a través de una abertura. También son propensas a las vibraciones las máquinas grandes, que tienden a estar hechas de piezas grandes que oscilan a frecuencias más bajas. En este tipo de aplicaciones aparece oscilación en la posición de final de movimiento del motor. La tecnología de supresión de vibraciones en el servoamplificador reduce significativamente dichas oscilaciones de la máquina.

MPC en un servosistema de doble motor

La aplicación de MPC a un actuador de un solo eje es sencilla y la desviación del perfil ordenado exacto no es importante para el movimiento punto a punto. Sin embargo, cuando un servoeje está vinculado mecánicamente a otro, sus perfiles de movimiento se afectan entre sí. Un actuador de husillo de bolas de doble motor es una de esas configuraciones.

Esta configuración de motor dual puede ser ventajosa en aplicaciones más grandes para las cuales el par requerido para acelerar el rotor del motor es significativo y un motor único y más grande sería incapaz de lograr el par y la aceleración necesarios. Desde el punto de vista del ajuste, el factor crítico es que dos servomotores relativamente grandes están posicionando una carga pesada y funcionando a un par y velocidad nominales casi completos. Si los motores se desincronizan, sus pares se desperdiciarán esencialmente luchando entre sí por la posición. Sin embargo, si las ganancias de ambos servos son iguales, entonces los retrasos del control predictivo del modelo también son iguales y los motores permanecen sincronizados entre sí.

El primer paso para ajustar una aplicación como esta es quitar físicamente uno de los motores y ajustar el sistema como de costumbre con un solo motor. Un servomotor es suficiente para un control estable del eje, pero no suficiente par para ejecutar el perfil requerido. En este caso, se utiliza la secuencia de autoajuste del fabricante, que establece un parámetro de inercia y habilita la función de control predictivo del modelo. Nota: En última instancia, la ganancia del sistema encontrada con un motor debe ser compartida equitativamente por ambos motores. El parámetro de inercia facilita este paso porque actúa como un factor de escala para las ganancias del bucle del servo y, por lo tanto, se establece en la mitad del resultado de sintonización original en cada amplificador. El resto del resultado del ajuste se puede copiar del eje uno al eje dos. El ajuste final consiste en eliminar el componente de integración del eje dos, asignando al segundo motor la función de "asistencia de aceleración" y dejando las pequeñas correcciones de integración solo al motor uno.

El concepto de ajuste para dicha aplicación implica dos fases. La primera fase consiste en ajustar cada eje individualmente utilizando la función de ajuste automático proporcionada por el fabricante como punto de partida y habilitar el control predictivo del modelo. También se aplica la supresión de vibraciones. Al final de esta fase, cada eje tiene una respuesta limpia y suave con mínima vibración.

En la segunda fase, los ejes se ejecutan juntos, monitoreando el error durante un "ejecución de prueba" desde la perspectiva del controlador. Comenzando con las ganancias de MPC establecidas como iguales, la prueba y error determinarán la mejor configuración para una ganancia de MPC que equilibre el error de posición bajo, el error de posición igual y el movimiento suave. El concepto es que si el error de posición es el mismo, entonces ambos ejes se retrasan la misma cantidad de tiempo y la pieza se corta a las dimensiones correctas aunque el error de posición sea alto durante el movimiento.