mgr inŻ. Krystian ErwiŃski

 

 

Witam serdecznie na mojej stronie internetowej !!!

Ostatnia modyfikacja: 28.06.2009

W dziedzinie sterowania numerycznymi maszynami wieloosiowymi (np. obrabiarkami, robotami) dąży się do opracowywania i wdrażania sterowników zapewniających większą niż dotychczas wydajność procesów produkcyjnych. Kryterium oceny dokładności pracy maszyny wieloosiowej jest różnica między zadaną trajektorią ruchu a trajektorią realizowaną w rzeczywistości (błąd odtwarzania trajektorii ruchu). Jedną z głównych przyczyn powstawania tego błędu jest niedostosowanie parametrów ruchu (prędkości, przyspieszenia) do fizycznych możliwości maszyny oraz aktualnych warunków pracy. W wielu przypadkach ogranicza się maksymalne wartości parametrów ruchu maszyny w celu zmniejszenia błędu odtwarzania trajektorii ruchu. Ponieważ nie wykorzystuje się wtedy w pełni możliwości maszyny, ograniczenia te są nieoptymalne z punktu widzenia wydajności. Celowe jest więc opracowanie metody optymalnego doboru parametrów ruchu w celu zwiększenia wydajności przy jednoczesnym ograniczeniu wielkości błędu odtwarzania trajektorii ruchu maszyny.


W pracy doktorskiej o tematyce: „Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji w układach sterowania numerycznego maszyn wieloosiowych” opracowana zostanie metoda doboru aktualnych parametrów ruchu (prędkości, przyspieszenia) do zadanej trajektorii ruchu. Działanie algorytmu polegać będzie na analizie z wyprzedzeniem zadanej trajektorii ruchu w czasie pracy maszyny (ang. on – line) i estymacji na podstawie modelu matematycznego maszyny i obciążenia czynników wpływających na zwiększenie błędu odtwarzania trajektorii ruchu. Następnie przewidywane błędy zostaną skompensowane poprzez odpowiedni dobór prędkości i przyspieszenia maszyny. Ponieważ model matematyczny nie zawsze oddaje w sposób wierny własności maszyny (ze względu na niemożność dokładnego wyznaczenia wszystkich parametrów) a obciążenie może ulegać zmianie (np. zmienna wartość siły skrawania w obrabiarkach, zmienna wartość momentu bezwładności w robotach) zostanie wprowadzony kolejny stopień optymalizacji parametrów ruchu bazujący na metodach sztucznej inteligencji. Dodatkowy stopień optymalizacji pozwoli skorygować wyznaczone w poprzednim kroku wartości parametrów ruchu w celu dalszej poprawy wydajności maszyny wieloosiowej.


Opracowana metoda zostanie zaimplementowana w sterowniku maszyn wieloosiowych sterowanych numerycznie. Sterownik będzie zbudowany na bazie komputera PC z systemem czasu rzeczywistego Linux RTAI. Oprócz sterownika w skład stanowiska badawczego wchodzić będzie trójosiowa obrabiarka sterowana numerycznie połączona z komputerem przy użyciu magistrali szeregowej Przeprowadzona zostanie analiza dotychczasowych metod optymalizacji parametrów ruchu oraz porównanie ich z metodą opracowaną. Zostaną wykonane pomiary błędu nadążania oraz czasu wykonania zadania dla różnych metod doboru parametrów ruchu w celu porównania ich skuteczności. W szczególności oceniona zostanie skuteczność optymalizacji parametrów ruchu przy użyciu metod sztucznej inteligencji w porównaniu z algorytmami nie wykorzystującymi tych metod.