Система самонавчання з м’яким ПЛК Автоматична оптимізація приводу; Автоматизація;
12 травня 2006 р., 14:07 | Філіп Дердельманн і Маркус Лауці
Описаний тут інструмент забезпечує гарне наближення оптимуму за відносно короткий час випробування, а також показує можливості, які можуть запропонувати сучасні системи управління у зв'язку з приводними вузлами. Представлена тут автоматизована оптимізація приводу робить майбутнє самонавчальних приводних систем трохи більш відчутним.
Описаний тут інструмент забезпечує гарне наближення оптимуму за відносно короткий час випробування, а також показує можливості, які можуть запропонувати сучасні системи управління у зв'язку з приводними вузлами. Представлена тут автоматизована оптимізація приводу робить майбутнє самонавчальних приводних систем трохи більш відчутним.
Переробка виробничого цеху для автоматизованого складання дрібних деталей у великих кількостях вимагає, крім механічного перетворення, значну кількість часу при перезапуску за допомогою повторної параметризації та повторної оптимізації основних приводних систем. Причини - різні шляхи руху та маси, що рухаються, що виходять за межі діапазону стійкості приводу.
Таким чином, метою дослідження було знайти критерії оптимізації, які можуть бути використані у стандартній архітектурі управління в умовах виробництва та які в значній мірі автоматизують завдання оптимізації. Програма оптимізації, розроблена на основі цих вимог, самостійно оцінює поведінку керування сервоприводами - в даному випадку поворотними та лінійними прямими приводами у зв'язку з програмним ПЛК (Програмований логічний контролер) - і самостійно визначає оптимальний набір параметрів для контролера на основі заданих критеріїв оптимізації. Обмін даними між Soft-PLC та приводними вузлами відбувається через закрите волоконно-оптичне кільце "Інтерфейсу Sercos".
Система, що складається зі стандартних компонентів
Автоматична оптимізація приводу була розроблена спільно з блоком “Ecodrive” від Bosch-Rexroth/Indramat, але для цього можуть бути використані й інші вузли. Обов’язковою умовою є можливість отримати доступ до всіх параметрів контролера через польову шину інтерфейсу Sercos та цілеспрямовано їх змінювати. За допомогою цього модуля, крутний момент двигуна та лінійний прямий привід управлялися через інтерфейс Sercos. Алгоритм оптимізації був реалізований в "С" і інкапсульований щодо управління ПЛК, щоб бути незалежним від цього, не обтяжувати час його циклу і, крім того, мати можливість використовувати різноманітний, особливо математичний, функціональний обсяг середовища "С". Система TwinCAT від Beckhoff була використана як контролер ПЛК вищого рівня на промисловому ПК (рис. 1, [1]). TwinCAT складається з ядра PLC для управління послідовністю вищого рівня та управління NC для управління рухом.
Рисунок 1. Алгоритм автоматичної оптимізації приводу отримує доступ до контуру управління положенням та його характеристичних значень через інтерфейс ADS (Specification Device Automation).
Автоматизована оптимізація
Сьогодні параметри контролера оптимізуються в більшості випадків за допомогою ручних, емпіричних методів оптимізації. У тому випадку, якщо параметри контролера, визначені вимірюванням, можуть бути перетворені в параметри, представлені технологією приводу, застосовуються правила налаштування Циглера-Ніколса. Якщо перетворення неможливе, параметри оптимізуються за допомогою крокової відповіді. Математичні методи розрахунку, такі як оптимізація в часовій або частотній області, використовуються рідко, оскільки детальна інформація про поведінку системи управління, необхідна для цього, зазвичай недоступна. Проведення емпіричних процесів оптимізації вимагає від користувача лише базових знань з інженерних технологій управління, але процеси оптимізації вимагають багато часу. З цієї причини оптимізація параметрів контролера повинна бути автоматизована. На додаток до здійснення обміну даними з системою автоматизації вищого рівня, це насамперед включає пошук оптимального алгоритму оцінки.
Вимога до оптимізації
Структура контролера використовуваного модуля приводу реалізована у вигляді каскадного управління (контролер струму PI, регулятор швидкості PI та контролер положення P). Це також порядок, в якому повинні відбуватися налаштування та оптимізація. Контролер струму працює з орієнтованими на поле значеннями крутного моменту або струму, що формує поле, і залежить не від механіки підключеної машини, а виключно від електричних параметрів двигуна та силового приводу. Ці значення надаються виробником для багатьох комбінацій двигуна/приводу. Навпаки, компоненти приводу різних виробників зазвичай вимагають власної оптимізації. Оскільки фактичні значення струму неможливо прочитати за допомогою цього модуля, це можливо лише за допомогою зовнішнього вимірювального обладнання (струмовимірювальні фіксатори). При налаштуванні регулятора швидкості та положення механіка машини (передача, моменти інерції навантаження тощо) також впливає, що вимагає врахування повної механічної структури та попередньо оптимізованого регулятора струму.
Регулювання швидкості зазвичай оптимізується в режимі "регулювання швидкості", а управління положенням - в режимі "регулювання положення". Однак, оскільки неможливо переключити робочий режим за допомогою програмного забезпечення разом із використовуваним контролером, обидві оптимізації виконуються в робочому режимі управління положенням (контрольний контроль). Це допустимо, оскільки фактичне значення швидкості в приводі визначається шляхом диференціації фактичного значення положення, і таким чином обидва режими роботи працюють на основі однакових фактичних значень значень. Щоб оптимізувати регулятор швидкості, інструмент оптимізації оцінює часові прогресії заданих значень швидкості та фактичні значення, у випадку контролю положення, прогресії заданих значень положення та фактичні значення за допомогою попередньо визначених критеріїв якості.