Sistema servo de eje lineal

Los sistemas servo de CA actuales son muy diferentes a los de hace tan solo 10 años. Procesadores más rápidos y encoders de mayor resolución permiten a los fabricantes implementar avances asombrosos en la tecnología de ajuste. El control predictivo basado en modelos y la supresión de vibraciones son dos ejemplos de estos avances que pueden aplicarse con éxito incluso en sistemas servo complejos.

El ajuste de servomotores, en el contexto de los sistemas servo de CA, consiste en 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, lo que provoca que el servomotor mueva el sistema mecánico.

El servomotor —un dispositivo electromecánico— constituye el componente crítico que une ambos sistemas. El sistema de control eléctrico permite predecir en gran medida el comportamiento del sistema mecánico.

En este artículo, exploraremos dos técnicas de la tecnología moderna de ajuste de servomotores: el control predictivo basado en modelos (MPC) y la supresión de vibraciones, así como sus consideraciones a nivel de aplicación.

Velocidad de la CPU: más rápida que nunca

La mayor velocidad de los procesadores es una realidad generalizada, y los servoamplificadores no son la excepción. Los procesadores que antes resultaban prohibitivos por su costo ahora se utilizan en el diseño de servoamplificadores, lo que permite algoritmos de ajuste más complejos y eficaces. Hace diez años, era común encontrar un ancho de banda de 100 o 200 Hz en el bucle de velocidad, mientras que en la actualidad las velocidades pueden superar ampliamente los 1000 Hz.

Además de resolver bucles de control, los procesadores más rápidos permiten que los servoamplificadores realicen análisis en tiempo real integrados 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 dentro de un servoamplificador para aprovechar algoritmos de control de sintonización avanzados que van mucho más allá de la sintonización PID estándar.

Además, un procesador más rápido también puede gestionar 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 resultan indetectables con un codificador de menor resolución. Estos pequeños movimientos suelen ser consecuencia de vibraciones o resonancia 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 resumen, el Control Predictivo Basado en Modelos (MPC) utiliza el perfil de comportamiento anterior para predecir el par y la velocidad futuros. Si se conocen aproximadamente la velocidad y el par para un movimiento determinado, no es necesario forzar el perfil de comportamiento a través de los bucles PID, que solo responden al error. En cambio, la idea es proporcionar la velocidad y el par predichos como información anticipada a los bucles de control del servomotor 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 se puede inyectar en los bucles del servocontrol para mejorar el rendimiento. Estos modelos utilizan funciones matemáticas complejas, pero gracias a los procesadores más rápidos de los servoamplificadores, la industria del control de movimiento está comenzando a ver su implementación.

A pesar de sus numerosas ventajas, el Control Predictivo Basado en Modelos (MPC) presenta una desventaja: funciona de maravilla para el posicionamiento punto a punto, pero a costa de una demora durante el movimiento. Esta demora es inherente al MPC, ya que el movimiento reciente se utiliza para predecir la respuesta futura. Debido a esta demora, es posible que no se siga el perfil de comandos 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. Estas vibraciones pueden producirse en una máquina a frecuencias que van desde unos pocos Hz hasta miles de Hz. Las vibraciones de baja frecuencia, en el rango de las 1 y 10 Hz (a menudo perceptibles al inicio y al final de un movimiento), resultan especialmente problemáticas porque se encuentran dentro del rango de frecuencia de funcionamiento 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 la vibración pueden ser necesarios por su longitud, quizás para insertar una pieza a través de una abertura. Las máquinas grandes también son propensas a la vibración, ya que suelen estar compuestas de piezas grandes que oscilan a bajas frecuencias. En este tipo de aplicaciones, la oscilación aparece al final del recorrido del motor. La tecnología de supresión de vibraciones en el 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 es irrelevante para el movimiento punto a punto. Sin embargo, cuando un servoeje está mecánicamente acoplado a otro, sus perfiles de movimiento se influyen mutuamente. Un actuador de husillo de bolas de doble motor es un ejemplo de esta configuración.

Esta configuración de doble motor puede ser ventajosa en aplicaciones de mayor tamaño donde el par necesario para acelerar el rotor es considerable y un único motor, de mayor tamaño, sería incapaz de proporcionar el par y la aceleración requeridos. Desde el punto de vista de la puesta a punto, el factor crítico es que dos servomotores relativamente grandes posicionen una carga pesada y operen prácticamente a su par y velocidad nominales máximos. Si los motores se desincronizan, su par se desperdiciará al competir entre sí por la posición. Sin embargo, si las ganancias de ambos servomotores son iguales, los retardos del control predictivo basado en modelos también lo serán y los motores permanecerán sincronizados.

El primer paso para ajustar una aplicación como esta consiste en 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 proporciona el par necesario para ejecutar el perfil requerido. En este caso, se utiliza la secuencia de autoajuste del fabricante, que establece un parámetro de inercia y activa la función de Control Predictivo de Modelo (MPC). Nota: La ganancia del sistema obtenida con un motor debe distribuirse equitativamente entre ambos. El parámetro de inercia facilita este paso, ya que actúa como factor de escala para las ganancias del bucle de servo, por lo que se establece en la mitad del resultado de ajuste original en cada amplificador. El resto del resultado de 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 al motor uno.

El proceso de ajuste para esta aplicación consta de dos fases. La primera consiste en ajustar cada eje individualmente, tomando como punto de partida la función de autoajuste del fabricante, y habilitar el control predictivo basado en modelos. También se aplica la supresión de vibraciones. Al finalizar esta fase, cada eje ofrece una respuesta precisa y fluida con vibraciones mínimas.

En la segunda fase, los ejes se ejecutan simultáneamente, monitorizando el error durante una prueba en seco desde la perspectiva del controlador. Partiendo de las ganancias MPC configuradas como iguales, mediante ensayo y error se determinarán los ajustes óptimos para una ganancia 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 la misma cantidad de tiempo y la pieza se mecaniza con las dimensiones correctas, incluso con un error de posición elevado durante el movimiento.