Sistema servo de eje lineal

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

El ajuste de servomotores, en lo que respecta a los servosistemas de CA, consiste en ajustar 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, lo que hace que el servomotor mueva el sistema mecánico.

El servomotor, un dispositivo electromecánico, es el componente esencial que une ambos 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 tecnología moderna de ajuste de servo (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 la excepción. Las CPU, que antes eran prohibitivas en cuanto a costo, se han incorporado al diseño de servoamplificadores, lo que permite 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 hoy en día las velocidades pueden superar con creces los 1000 Hz.

Además de resolver bucles de control, los procesadores más rápidos permiten a los servoamplificadores realizar análisis integrados en tiempo real del par, la velocidad y la posición para descubrir propiedades de la máquina que antes no se podían detectar. Ahora es posible implementar modelos matemáticos complejos de forma rentable en un servoamplificador para aprovechar algoritmos avanzados de control de ajuste que van mucho más allá del ajuste PID estándar.

Además, un procesador más rápido también puede procesar los datos de un codificador de mayor resolución, aunque esta mayor resolución no mejora el rendimiento de posicionamiento del sistema. El factor limitante del posicionamiento suele ser el sistema mecánico, no el codificador. Sin embargo, un codificador de mayor resolución permite al sistema de control detectar micromovimientos en el sistema mecánico que serían indetectables con un codificador de menor resolución. Estos pequeños movimientos suelen ser resultado de vibraciones o resonancia y, de detectarse, pueden proporcionar datos importantes para comprender, predecir y compensar el comportamiento del sistema mecánico.

Los fundamentos del control predictivo de modelos

En resumen, el Control Predictivo de Modelos utiliza el perfil comandado previamente para predecir el par y la velocidad futuros. Si se conocen aproximadamente la velocidad y el par de un movimiento determinado, no es necesario forzar ciegamente el perfil del movimiento a través de los bucles PID, que solo responden al error. En su lugar, la idea es suministrar la velocidad y el par predichos como prealimentación a los bucles de servocontrol y dejar que estos respondan al mínimo error restante.

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. Posteriormente, el perfil de par y velocidad del modelo puede inyectarse en los bucles del servo para aumentar el rendimiento. Estos modelos utilizan funciones matemáticas complejas, pero gracias a los procesadores más rápidos del servoamplificador, su implementación está comenzando en la industria del control de movimiento.

A pesar de sus numerosas ventajas, el Control Predictivo de Modelos tiene una desventaja: funciona muy bien para el posicionamiento punto a punto, pero a costa de un retraso en el movimiento. El factor tiempo es inherente al Control Predictivo de Modelos, ya que 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 su lugar, 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 del MPC es la capacidad de modelar, predecir y suprimir las 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. Las vibraciones de baja frecuencia en el rango de 1 y 10 Hz, a menudo perceptibles al principio y al final de un movimiento, son particularmente problemáticas porque se encuentran dentro de la frecuencia de operación de la máquina.

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

MPC en un sistema servo de doble motor

La aplicación del MPC a un actuador de un solo eje es sencilla, y la desviación del perfil exacto ordenado no es relevante para el movimiento punto a punto. Sin embargo, cuando un servoeje está conectado mecánicamente a otro, sus perfiles de movimiento se afectan mutuamente. Un actuador de husillo de bolas con dos motores es una de estas configuraciones.

Esta configuración de dos motores puede ser ventajosa en aplicaciones de mayor tamaño, donde el par necesario para acelerar el rotor es significativo y un solo motor de mayor tamaño no sería capaz de alcanzar el par y la aceleración requeridos. Desde el punto de vista del ajuste, el factor crítico reside en que dos servomotores relativamente grandes posicionan una carga pesada y operan a casi su par y velocidad nominales máximos. Si los motores se desincronizan, sus pares se desperdiciarán en una lucha por la posición. Sin embargo, si las ganancias de ambos servomotores son iguales, los retardos del Control Predictivo del Modelo también lo son y los motores permanecen sincronizados.

El primer paso para ajustar una aplicación como esta es retirar 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: 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, por lo que se establece en la mitad del resultado del ajuste 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 esta aplicación consta de dos fases. La primera fase consiste en ajustar cada eje individualmente utilizando la función de ajuste automático del fabricante como punto de partida y activar el Control Predictivo del Modelo. También se aplica la supresión de vibraciones. Al final de esta fase, cada eje presenta una respuesta limpia y uniforme con mínima vibración.

En la segunda fase, los ejes se ejecutan conjuntamente, monitorizando el error durante un simulacro desde la perspectiva del controlador. Partiendo de las ganancias de MPC establecidas como iguales, mediante ensayo y error se determinarán los mejores ajustes para una ganancia de MPC que equilibre un error de posición bajo, un error de posición uniforme y un movimiento suave. El concepto es que, si el error de posición es el mismo, ambos ejes se retrasan el mismo tiempo y la pieza se corta a las dimensiones correctas, incluso si el error de posición es alto durante el movimiento.