Reducción de Chatter con Model Predictive Control Diseño e implementación Hardware-in-the-Loop

Transcripción

1 DATA 2017/09/21 FECHA 21/09/2017 Alexander Peña Sevillano Dirigido por: Dr. Rafael Barcena Dr. Iker Mancisidor Dr. Xavier Beudaert Reducción de Chatter con Model Predictive Control Diseño e implementación Hardware-in-the-Loop

2 a1 INTRODUCCION Chatter Vibración auto-excitada producida durante el mecanizado. Causa acabados inadecuados de las piezas y daños en la máquina-herramienta El chatter es el más misterioso y delicado de los problemas en el maquinado [Taylor F. 1907] Los avances en la industria [ ] han instigado una evolución considerable en las máquinasherramienta [ ] limitaciones y desafíos, estando entre ellos las vibraciones de las máquinas. [Munoa et al. 2016] m ẍ(t)+c ẋ(t)+k x(t)=k f b (h 0 x(t)+x(t τ)) 2 /28

3 a2 INTRODUCCION Amortiguamiento Activo Sin modelo (DVF) Poco Desarrollo Algoritmos Sencillos Plug & Play Con modelo (MPC) Aplicar el Conocimiento Más opciones Ad-hoc Direct Velocity Feedback F d (t)= K dvf ẋ(t) 3 /28

4 a3 INTRODUCCION Model Predictive Control Características: Basado en modelo Alta carga Flexible Inteligente Optimo computacional Modelo Respuestas del sistema Predicción Función de coste [Stephens et al 2013] Optimización con constraints Señales de control Propuesto para amortiguamiento activo en [Zhang et al 2015] 4 /28

5 a4 INTRODUCCION Hardware-in-the-loop Simulación Sistema real HIL para chatter: Rápido Seguro Barato Repetible HIL Entorno real Resultados Fiables Uso de elementos del sistema [Ganguli et al. 2005] [Mancisidor et al. 2015] 5 /28

6 b OBJETIVOS El objetivo principal es implementar un Model Predictive Control en un Hardware-in-the-loop para demostrar su capacidad de amortiguar chatter. Para ello hay que: Diseñar y simular controladores MPC para chatter Desarrollar un Hardware-in-the-loop para chatter Implementar los MPC en una plataforma de uso industrial 6 /28

7 INDICE 1.A 2.A 3.A 4.A 5.A DISEÑO DE CONTROLADORES 1. A 2. A 3. A 4. A DVF MPC MPC 2 retraso externo MPC 3 Control de fuerza DESARROLLO DEL HARDWARE-IN-THE-LOOP EXPERIMENTACION CONCLUSIONES TRABAJO FUTURO 7 /28

8 Controladores Hardware-in-theloop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 1.1 Desarrollo de Controladores Simulación y DVF Lóbulos con control mediante simulaciones en plano temporal Fmax =1.6 N en el control 8 /28

9 Controladores Hardware-in-theloop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 1.2 Desarrollo de Controladores MPC Modelo de predicción = efecto regenerativo + sistema de un grado de libertad Horizonte 100 -> Vuelta y media (3600 rpm y Ts=0.26 ms) 9 /28

10 Controladores Hardware-in-theloop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 1.3 Desarrollo de Controladores MPC 2 : Retraso externo Modelo de predicción = MPC base - Retraso El retraso de la posición se introduce como una entrada de perturbación. Mejora la implementación N constante -> N variable Similar a [Fischer et al. 2014] 10 /28

11 Controladores Hardware-in-theloop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 1.4 Desarrollo de Controladores MPC 3 : Control de fuerza Modelo de predicción = MPC base + Calculo de fuerza por chatter Centrado en el efecto regenerativo Diferente perspectiva: Evitar el efecto regenerativo en vez de minimizar las vibraciones 11 /28

12 Controladores Hardware-in-theloop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 1.5 Desarrollo de Controladores Resultados Comparados Se simulan los resultados de los MPC diseñados Como MPC > DVF, se pasa a comprobar los 3 en un Hardware-in-the-loop DVF MPC MPC 2 MPC 3 12 /28

13 INDICE 1.A 2.A 3.A 4.A 5.A DISEÑO DE CONTROLADORES DESARROLLO DEL HARDWARE-IN-THE-LOOP 1. Montaje A 2. Modelo A 3. Lóbulos A EXPERIMENTACION CONCLUSIONES TRABAJO FUTURO 13 /28

14 Controladores Hardware-in-the-loop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 2.1 Hardware-in-the-loop Montaje Eddy damper Problemas encontrados y soluciones: Baja repetitividad: Solenoide para automatizar perturbación Amortiguador Solenoide Acelerómetro Acoplamiento de resonancias: Amortiguador de Eddy Currents Ruido en láser: Filtro Pasa-Banda Shaker Flexo lineal Simulación de corte (SRT) Laser 14 /28

15 Controladores Hardware-in-the-loop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 2.2 Hardware-in-the-loop Modelo Se caracteriza el flexo usando el shaker Parámetros Dinámicos m = kg C = (N s)/m K = x 10 N/m 7 15 /28

16 Controladores Hardware-in-the-loop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 2.3 Hardware-in-the-loop Lóbulo experimental 1 Ruido Láser 16 /28

17 Controladores Hardware-in-the-loop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 2.4 Hardware-in-the-loop Origen del error Desfase total 45º (750 μs) 17 /28

18 Controladores Hardware-in-the-loop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 2.5 Hardware-in-the-loop Lóbulo experimental 2 18 /28

19 Controladores Hardware-in-the-loop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 2.6 Hardware-in-the-loop Lóbulo experimental 4 Error de menos del 10 % 19 /28

20 INDICE 1.A 2.a 3.A 4.A 5.AA DISEÑO DE CONTROLADORES DESARROLLO DEL HARDWARE-IN-THE-LOOP EXPERIMENTACION 1. DVF A 2. MPCs A 3. Comparación A de resultados CONCLUSIONES TRABAJO FUTURO 20 /28

21 Controladores Hardware-in-the-loop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 3.1 Experimentación Implementación DVF F d (t)= K dvf ẋ(t) 21 /28

22 Controladores Hardware-in-the-loop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 3.2 Experimentación Implementación MPC MPC base y MPC 3* Control de fuerza MPC 2 retraso externo 22 /28

23 Controladores Hardware-in-the-loop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 3.3 Experimentación Resultados Comparados El MPC con retraso externo da los mejores resultados de estabilidad 20% mejor que el DVF DVF MPC MPC 2 MPC 3 23 /28

24 INDICE 1.A 2.A 3.A 4.A 5.A DISEÑO DE CONTROLADORES DESARROLLO DEL HARDWARE-IN-THE-LOOP EXPERIMENTACION CONCLUSIONES 1. b 2. b Resultados Relación con Máster TRABAJO FUTURO 24 /28

25 Controladores Hardware-in-the-loop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 4 Conclusiones Resultados Resultados Las simulaciones indican el potencial del MPC El Hardware-in-the-loop reproduce el modelo con un error menor a 10% El MPC con retraso externo mejora un 20% sobre el DVF OBJETIVOS CUMPLIDOS 25 /28

26 Controladores Hardware-in-the-loop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 4 Conclusiones Relación con Máster Control Mediante Real-Time Linux Desarrollo de Sistemas de Control en Entornos de Programación de Alto Nivel Diseño de Sistemas de Control utilizando la Herramienta Matlab Entorno de Programación de National Instruments y de Mathworks Modelado e Identificación de Sistemas Dinámicos en Entornos de Programación de Alto Nivel Programación de Sistemas de Prueba de Procesos mediante Instrumentación Virtual en el Entorno National Instruments Sistemas de Control Basados en PC 26 /28

27 Controladores Hardware-in-the-loop Experimentación Conclusiones Trabajo futuro 5 Trabajo Futuro Implementación industrial Estudiar el MPC a fondo: robustez, ajuste y flexibilidad Mejorar el Hardware-in-the-loop Otros algoritmos basados en modelo: TRABAJO A REALIZAR EN IDEKO 27 /28

28 Gracias por su atención 28 /28

29 Anexo: Referencias 1. Taylor F (1907) On the Art of Cutting Metals. Transactions ASME 28: Munoa J, Beudaert X, Dombovari Z, Altintas Y, Budak E, Brecher C, Stepan G (2016) Chatter Suppresion techniques in metal cutting. CIRP Annals - Manufacturing Technology 65 (2016) Zhang H-T, Wu Y, He D, Zhao H (2015) Model Predictive Control to Mitigate Chatters in Milling Processes with Input Constraints. International Journal of Machine Tools &Manufacture 91: Stephens A, Manzie C, Good M.C (2013) Model predictive control for reference traking on an Industrial Machine Tool Servo Drive. IEEE transactions on industrial informatics, vol 9, no.2, may Ganguli A, Deraemaker A, Horondica M & Preumont A (2005) Active damping of chatter in machine tools demostration with a Hardware-in-the-loop. Proceedings of the institution of Mechanical Engineers. Part I: Journal of Systems and Control Engineering. 219(5), Mancisidor I, Beudaert X, Etxebarria A, Barcena R, Jugo J (2015) Hardware-in-the-loop simulator for stability study in orthogonal cutting. Control Enigeer practice 44: Fischer A, Eberhard P. (2014) Controlling vibrations of a cutting process using predictive control. Comput Mech (2014) 54:21 31 Anexo /28