線形軸サーボシステム

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と高解像度エンコーダにより、メーカーはチューニングテクノロジーに驚くべき進歩を実装できるようになりました。モデル予測制御と振動抑制は、複雑なサーボシステムでも適用できる2つのそのような進歩です。

ACサーボシステムに関連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の調整です。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ており、これは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。

サーボモーター（電気機械装置）は、2つのシステムを統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できます。

この記事では、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という最新のサーボチューニングテクノロジーの2つの手法を調べます。

CPU速度 - これまで以上に速い

CPU速度がどこにでもあるのはどこにでもあり、サーボアンプも例外ではありません。かつてはコストがかかっていたCPUは、サーボ増幅器の設計に進出し、より複雑で効果的なチューニングアルゴリズムを可能にしました。 10年前、速度ループに100または200 Hzの帯域幅を見るのが一般的でしたが、今日の速度は1,000 Hzをはるかに超えることがあります。

制御ループを解く以外に、より高速なプロセッサを使用すると、サーボアンプは、以前に検出できなかった機械特性を発見するために、トルク、速度、位置のリアルタイム分析をオンにすることができます。複雑な数学モデルをサーボアンプ内でコスト効果的に実装して、標準のPIDチューニングをはるかに超える高度なチューニング制御アルゴリズムを活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は、高解像度のエンコーダーからのデータを処理することもできますが、解像度の強化はシステムのポジショニングパフォーマンスを向上させません。制限位置係数は通常、エンコーダーではなく機械システムですが、高解像度エンコーダーにより、制御システムは、低解像度エンコーダで検出できない機械システムのマイクロモーブメントを確認できます。これらの小さな動きは、多くの場合、振動または共鳴の結果であり、検出された場合、機械システムの動作を理解、予測、補償するために重要なデータを提供できます。

モデル予測制御の基本

一言で言えば、モデル予測制御は、過去のコマンド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。特定の動きの速度とトルクがほぼわかっている場合、PIDループを介して移動プロファイルを盲目的に強制する必要はありません。これはエラーのみに応答します。代わりに、アイデアは、予測速度とトルクをサーボ制御ループにフィードフォワードとして提供し、ループが最小限のエラーが残っているものに応答させることです。

これを正しく機能させるには、アンプは、慣性、摩擦、剛性などの特性に基づいて、マシンの有効な数学モデルを持たなければなりません。次に、モデルのトルクと速度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機能を使用していますが、サーボアンプのより高速なプロセッサのおかげで、モーションコントロール業界は実装を見始めています。

多くの利点にもかかわらず、Model Predictive Controlにはトレードオフがあります。これは、ポイントツーポイントポジショニングに最適ですが、移動中の時間遅延を犠牲にして機能します。タイム要素は、最近の過去の動きが将来の応答を予測するために使用されるため、モデル予測制御に固有のものです。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うことはできません。代わりに、移動の終了時に速いポジショニング時間を生成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、マシンの低周波振動をモデル化、予測、抑制する能力です。振動は、1桁のHzから数千のHzへの周波数のマシンで発生する可能性があります。 Hzの1Sおよび10Sの低周波振動 - 移動の開始時と終了時にしばしば顕著である - は、マシンの動作周波数内であるため、特に面倒です。

特定の機器構成（たとえば、長くて細長いグリッパーアームを備えたマシン）は、他のものよりもこの低共存周波数を示す傾向があります。このような振動を起こしやすいデザインは、おそらく開口部を通して部品を挿入するために、長さに必要になる場合があります。また、振動が発生しやすい大きな機械もあります。これは、より低い周波数で振動する大きな部分で作られる傾向があります。これらのタイプのアプリケーションでは、振動が移動エンドモーターの位置に表示されます。サーボ増幅器の振動抑制技術は、そのような機械振動を大幅に減少させます。

デュアルモーターサーボシステムのMPC

単一軸アクチュエータへのMPCの適用は簡単であり、正確な指揮プロファイルからの逸脱は、ポイントツーポイントモーションの場合は重要ではありません。ただし、1つのサーボ軸が機械的に別のサーボ軸が別のものにリンクされている場合、そのモーションプロファイルは互いに影響します。デュアルモーターボールスクリューアクチュエータは、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重要であり、単一の大きなモーターが必要なトルクと加速度が不可能である大規模なアプリケーションで有利になる可能性があります。調整の観点から、重要な要因は、2つの比較的大きなサーボモーターが重い負荷を配置し、ほぼ完全な定格のトルクと速度で動作していることです。モーターが非色素化された場合、それらのトルクは、本質的に互いに互いに戦うことで無駄になります。ただし、両方のサーボのゲインが等しい場合、モデル予測制御の遅延も等しく、モーターは互いに同期し続けます。

このようなアプリケーションを調整する最初のステップは、モーターの1つを物理的に除去し、1つのモーターだけで通常どおりシステムを調整することです。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のに十分なトルクはありません。この場合、メーカーの自動調整シーケンスが使用され、慣性パラメーターを設定し、モデル予測制御機能を有効にします。注：1つのモーターで見つかったシステムゲインは、最終的に両方のモーターによって等しく共有されなければなりません。慣性パラメーターは、サーボループのゲインのスケール係数として機能するため、このステップを簡単にします。したがって、各アンプの元のチューニング結果の半分に設定されます。チューニング結果の残りの部分は、軸1から軸2にコピーできます。最終的な調整は、2番目のモーターに「加速アシスト」の役割を割り当て、小さな統合補正をモーター1のみに任せます。

このようなアプリケーションのチューニングコンセプトには、2つのフェーズが含まれます。最初のフェーズは、製造元の提供された自動調整機能を出発点として使用して、各軸を個別に調整し、モデル予測制御を有効にすることです。振動抑制も適用されます。このフェーズの終わりに、各軸は、最小限の振動を伴うクリーンで滑らかな応答を持っています。

第2フェーズでは、軸は一緒に実行され、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のゲインセットから等しく設定されてから、試行錯誤は、低位置エラー、等しい位置誤差、およびスムーズな動きのバランスをとるMPCゲインの最適な設定を決定します。概念は、位置エラーが同じ場合、両方の軸が同じ時間に遅延し、モーション中に位置エラーが高いにもかかわらず、部品が寸法を修正するために切断されることです。