リニア軸サーボシステム

今日のACサーボシステムは、10年前に作ら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のエンコーダにより、メーカーはチューニング技術において驚異的な進歩を遂げています。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効果的に適用できる2つの進歩です。

ACサーボシステムにおけるサーボチューニングとは、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で構成され、サーボアンプに信号を送信することでサーボモーターが機械システムを動かします。

電気機械装置であるサーボモーターは、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。電気制御システム内では、機械システムの挙動を予測するために多くのことを行うことができます。

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) と、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 - これまで以上に高速

CPUの高速化は至る所で見られ、サーボアンプも例外ではありません。かつてはコストが高すぎて実現できなかったCPUがサーボアンプの設計にも採用され、より複雑で効果的なチューニングアルゴリズムを実現しています。10年前は、速度ループの帯域幅は100Hzまたは200Hzが一般的でしたが、今日の速度は1,000Hzをはるかに超えることもあります。

制御ループの解決に加え、高速プロセッサの搭載により、サーボアンプはトルク、速度、位置をリアルタイムにオンボードで解析し、これまで検出できなかった機械特性を検出できるようになりました。複雑な数学モデルをサーボアンプ内にコスト効率よく実装することで、標準的な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エンコーダからのデータも処理できますが、解像度の向上によってシステムの位置決め性能が向上するわけではありません。位置決めを制限する要因は通常、エンコーダではなく機械システムです。しかし、高解像度エンコーダを使用することで、制御システムは低解像度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捉えることができます。これらの微小な動きは、多くの場合、振動や共振によって発生し、検出されれば、機械システムの挙動を理解、予測、補正するための重要なデータとなります。

モデル予測制御の基礎

簡単に言うと、モデル予測制御は過去の指令プロファイルを用いて将来のトルクと速度を予測します。特定の動作における速度とトルクが大まかに分かっている場合、誤差にのみ反応するPIDループに動作プロファイルを盲目的に強制的に適用する必要はありません。その代わりに、予測された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供給し、ループが残りの最小誤差に反応するようにするという考え方です。

これが正しく機能するには、アンプが慣性、摩擦、剛性などの特性に基づいた機械の有効な数学モデルを備え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することで、性能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用いていますが、サーボアンプのプロセッサの高速化により、モーションコントロール業界ではこれらのモデルが実装され始めています。

モデル予測制御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。ポイントツーポイントの位置決めには優れた性能を発揮しますが、移動中に時間遅延が発生します。モデル予測制御では、過去の移動を用いて将来の応答を予測するため、時間要素が内在しています。この遅延により、コントローラからのコマンドプロファイルに正確に従わない場合があります。代わりに、移動の最後に高速な位置決め時間を実現する類似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一つは、機械の低周波振動をモデル化、予測、抑制できることです。機械の振動は、1桁Hzから数千Hzまでの周波数で発生する可能性があります。特に、動作の開始時と終了時に顕著に現れる1Hzから10Hzの低周波振動は、機械の動作周波数の範囲内にあるため、特に問題となります。

特定の装置構成（例えば、細長いグリッパアームを持つ機械）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。このような振動しやすい設計は、部品を開口部に挿入するなど、長さの制約がある場合に必要となる場合があります。また、大型機械も振動が発生しやすく、これらの機械は低周波数で振動する大きな部品で構成されている傾向があります。このようなアプリケーションでは、モータの動作終端位置に振動が発生します。サーボアンプの振動抑制技術は、このような機械の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におけるMPC

単軸アクチュエータへのMPCの適用は容易であり、ポイントツーポイント動作においては、正確な指令プロファイルからの偏差は問題になりません。しかし、サーボ軸が別のサーボ軸と機械的に連結されている場合、それらの動作プロファイルは互いに影響を及ぼします。デュアルモーターボールねじアクチュエータは、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大きく、1つの大型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アプリケーションにおいて有利です。チューニングの観点から重要なのは、比較的大型の2つのサーボモーターが重い負荷を位置決めし、ほぼ定格トルクと速度で動作していることです。モーターが同期しなくなると、位置をめぐって互いに競合し合うため、トルクが無駄になってしまいます。しかし、両方のサーボモーターのゲインが等しい場合、モデル予測制御の遅延も等しくなり、モーターは互いに同期した状態を維持します。

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、通常どおり 1 つのモーターだけでシステムを調整することです。サーボモーターは 1 つで安定した軸制御には十分ですが、必要なプロファイルを実行するにはトルクが足りません。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ます。これにより、慣性パラメータが設定され、モデル予測制御機能が有効になります。注: 1 つのモーターで検出されたシステム 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するため、このステップが容易になり、各アンプで元のチューニング結果の半分に設定されます。残りのチューニング結果は、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して、2 番目のモーターに「加速アシスト」の役割を割り当て、小さな積分修正をモーター 1 だけに残すことです。

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は2つのフェーズから成ります。第1フェーズでは、メーカー提供の自動チューニング機能を出発点として各軸を個別にチューニングし、モデル予測制御を有効にします。振動抑制も適用されます。このフェーズの最後には、各軸は振動を最小限に抑え、クリーンでスムーズな応答を実現します。

第2段階では、各軸を同時に動作させ、「ドライラン」中にコントローラの視点から誤差を監視します。MPCゲインを等しく設定した状態から始め、試行錯誤を繰り返し、低い位置誤差、等しい位置誤差、そしてスムーズな動作を両立させる最適なMPCゲイン設定を決定します。この考え方は、位置誤差が同じであれば、両軸が同じ時間だけ遅延され、動作中の位置誤差が大きくても、部品は正しい寸法に切削されるというものです。