リニアアクシスサーボシステム

今日の AC サーボ システムは、10 年前に構築されたものとは大きく異なります。より高速なプロセッサーとより高い解像度のエンコーダーにより、メーカーはチューニング技術において驚くべき進歩を実現することができます。モデル予測制御と振動抑制は、複雑なサーボ システムにもうまく適用できる 2 つの進歩です。

AC サーボ システムに関係するサーボ チューニングは、接続された機械システムに対する電気制御システムの応答を調整することです。電気制御システムは PLC またはモーション コントローラーで構成され、信号をサーボ アンプに送信し、サーボモーターが機械システムを動かします。

電気機械デバイスであるサーボモーターは、2 つのシステムを結合する重要なコンポーネントとして機能します。機械システムの動作を予測するために、電気制御システム内で多くのことが可能です。

この記事では、最新のサーボ チューニング テクノロジの 2 つの手法、モデル予測制御 (MPC) と振動抑制、およびそれらのアプリケーション レベルの考慮事項について説明します。

CPU 速度 — これまでよりも高速化

CPU の速度はあらゆるところで高速化されており、サーボアンプも例外ではありません。かつては法外なコストがかかっていた CPU がサーボ アンプの設計に採用され、より複雑で効果的なチューニング アルゴリズムが可能になりました。 10 年前は、速度ループの帯域幅が 100 または 200 Hz であるのが一般的でしたが、今日の速度は 1,000 Hz をはるかに超えています。

制御ループを解決するだけでなく、より高速なプロセッサにより、サーボアンプはトルク、速度、位置のオンボードリアルタイム解析を実行して、以前は検出できなかった機械の特性を発見できるようになります。複雑な数学モデルをコスト効率よくサーボアンプ内に実装して、標準の PID チューニングをはるかに超えた高度なチューニング制御アルゴリズムを利用できるようになりました。

さらに、より高速なプロセッサーは、より高い解像度のエンコーダーからのデータも処理できますが、解像度が向上してもシステムの位置決めパフォーマンスは向上しません。通常、位置決めの制限要因はエンコーダではなく機械システムです。しかし、高解像度のエンコーダを使用すると、低解像度のエンコーダでは検出できない機械システムの微小な動きを制御システムが認識できるようになります。これらの小さな動きは振動や共振の結果であることが多く、検出された場合は、機械システムの動作を理解、予測し、補償するための重要なデータが得られる可能性があります。

モデル予測制御の基礎

一言で言えば、モデル予測制御は過去の指令プロファイルを使用して将来のトルクと速度を予測します。特定の動作の速度とトルクが大まかにわかっている場合は、誤差のみに応答する PID ループを介して動作プロファイルを盲目的に強制する必要はありません。代わりに、予測された速度とトルクをフィードフォワードとしてサーボ制御ループに供給し、残された最小限の誤差にループが応答できるようにするという考え方です。

これが正しく動作するには、アンプが慣性、摩擦、剛性などの特性に基づいたマシンの有効な数学的モデルを持っている必要があります。その後、モデルのトルクと速度のプロファイルをサーボ ループに注入して、パフォーマンスを向上させることができます。これらのモデルは複雑な数学関数を使用しますが、サーボ アンプの高速プロセッサのおかげで、モーション コントロール業界ではその実装が検討され始めています。

モデル予測制御には多くの利点があるにもかかわらず、トレードオフがあります。つまり、ポイントツーポイント測位には最適ですが、移動中の時間遅延が犠牲になります。最近の過去の動きは将来の応答を予測するために使用されるため、時間要素はモデル予測制御に固有です。この遅延のため、コントローラーからの正確なコマンド プロファイルに従わない可能性があります。代わりに、移動の終了時に位置決め時間を短縮する同様のプロファイルが生成されます。

振動抑制

MPC の最も有用な側面の 1 つは、機械の低周波振動をモデル化し、予測し、抑制できることです。機械では、1 桁 Hz から数千 Hz までの周波数で振動が発生する可能性があります。 1 Hz から 10 Hz の低周波振動は、動作の開始時と終了時に顕著に見られますが、機械の動作周波数内にあるため、特に問題となります。

特定の機器構成 (たとえば、細長いグリッパー アームを備えた機械) は、他の構成よりもこの低共振周波数を示す傾向があります。このような振動が起こりやすい設計は、おそらく開口部から部品を挿入するために長さが必要となる場合があります。大型機械も振動の影響を受けやすく、これらは低周波数で振動する大きな部品で作られている傾向があります。このような用途では、モーターの移動終了位置で振動が発生します。サーボアンプの制振技術により、このような機械振動を大幅に低減します。

デュアルモーターサーボシステムのMPC

単軸アクチュエータへの MPC の適用は簡単で、正確な指令プロファイルからの逸脱はポイントツーポイントの動作では重要ではありません。ただし、1 つのサーボ軸が別のサーボ軸に機械的にリンクされている場合、それらの動作プロファイルは相互に影響を与えます。デュアルモーターボールねじアクチュエータもそのような構成の 1 つです。

このデュアルモーター構成は、モーターのローターを加速するために必要なトルクが大きく、単一のより大きなモーターでは必要なトルクと加速を実現できないような大規模な用途に有利です。チューニングの観点から見ると、2 つの比較的大型のサーボモーターが重い負荷を位置決めし、ほぼ最大の定格トルクと速度で動作することが重要な要素となります。モーターが非同期になると、モーターのトルクは基本的に互いに位置を争うために無駄になります。ただし、両方のサーボのゲインが等しい場合、モデル予測制御遅延も等しく、モーターは相互に同期したままになります。

このようなアプリケーションをチューニングする最初のステップは、モーターの 1 つを物理的に取り外し、モーター 1 つだけを使って通常どおりシステムをチューニングすることです。安定した軸制御には 1 つのサーボモーターで十分ですが、必要なプロファイルを実行するにはトルクが不十分です。この場合、メーカーの自動チューニング シーケンスが使用され、慣性パラメーターが設定され、モデル予測制御機能が有効になります。注: 1 つのモーターで得られたシステム ゲインは、最終的には両方のモーターで均等に共有される必要があります。慣性パラメータはサーボ ループ ゲインのスケール係数として機能し、各アンプの元の調整結果の半分に設定されるため、このステップが容易になります。残りの調整結果は、軸 1 から軸 2 にコピーできます。最後の調整は、軸 2 から積分コンポーネントを削除することです。つまり、2 番目のモーターに「加速アシスト」の役割を割り当て、小さな積分補正はモーター 1 だけに残します。

このようなアプリケーションの調整コンセプトには 2 つのフェーズが含まれます。最初のフェーズでは、製造元が提供する自動調整機能を開始点として使用して各軸を個別に調整し、モデル予測制御を有効にします。振動抑制も施されています。この段階が終了すると、各軸は振動が最小限に抑えられたクリーンでスムーズな応答になります。

第 2 フェーズでは、軸が一緒に実行され、コントローラーの観点から「ドライラン」中のエラーを監視します。 MPC ゲインを等しく設定したことから始めて、試行錯誤により、低い位置誤差、等しい位置誤差、スムーズな動きのバランスがとれた MPC ゲインの最適な設定が決定されます。コンセプトは、位置誤差が同じであれば、両方の軸が同じ時間だけ遅延し、たとえ動作中の位置誤差が高くても部品が切断されて寸法が修正されるというものです。