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METU - MATLAB 및 Simulink를 통한 자가 최적화 공작 기계 제어 개발 사례
CNC 기계 성능을 최적화하고 공작 기계 수명을 연장하는 알고리즘
"MATLAB 및 Simulink는 우리가 공작 기계의 채터 제어를 자가 최적화하는 데 사용하는 시간 기반 알고리즘을 개발하고 테스트하는 데 사용하는 매우 강력한 툴입니다."
주요 성과
- MATLAB 및 Simulink를 통해 채터의 자가 최적화 공작 기계 제어를 위한 시간 기반 알고리즘의 테스트 및 분석이 가능해졌습니다.
- MATLAB을 통해 연구원들은 알고리즘의 모든 테스트 컴포넌트에 대한 함수를 작성하고 이를 단일 M-파일 스크립트로 결합할 수 있었습니다.
- Simulink를 통해 공작 기계에 배포하기 전에 알고리즘 시뮬레이션이 가능해졌습니다.
공작 기계 제어기는 Stateflow로 개발한 상태 머신을 구성하여 구현됩니다.
METU(Middle East Technical University)는 창의적 및 비판적 사고, 혁신, 리더십을 육성하여 연구, 교육, 공공 서비스 분야에서 우수성을 달성하는 것을 사명으로 삼고 있습니다. METU의 기계공학부는 세계 최고 수준의 교육을 제공하는 것 외에도 자동차, 메카트로닉스, 생물역학과 같은 분야에서 연구를 수행합니다.
METU의 연구 중 하나는 첨단 제조의 미래로 여겨지는 SOMS(자가 최적화 공작 시스템)입니다. SOMS는 제조 과정에서 발생하는 불안정 현상인 채터를 방지하도록 설계되었습니다. 채터는 표면 마감 불량, 기계 수명 감소, 심지어 기계 파손으로 이어질 수 있습니다. 우선, 작업자의 개입 없이 CNC 공작 기계의 채터를 감지하고 제거하기 위한 시간 기반 알고리즘이 개발되고 있습니다.
METU는 축 인코더 신호에서 채터의 시작을 감지하기 위해 진동 주파수를 샘플링하고 분석하는 칼만 필터 기반 감지 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 채터가 손상을 일으키기 전에 이를 제거하기 위해 스핀들 속도를 자동으로 조절합니다. MATLAB® 및 Simulink®는 개발 과정에서 알고리즘을 테스트하고 분석하는 데 사용됩니다.
이 알고리즘은 칼만 필터를 사용해 실제 축 속도를 파악하고 절삭력으로 인한 속도 변화를 식별합니다. 일반적으로 이러한 힘은 예측 가능한 신호를 생성하지만 불안정한 상황에서는 채터 주파수가 발생합니다. 이 알고리즘은 주기적 칼만 필터를 사용하여 채터 주파수를 감지하고 채터에서 안정적인 성분을 분리하는 것을 목표로 합니다. 동적 BPF(대역통과 필터)는 잠재적인 채터 주파수를 분리하고, 각 BPF의 출력값은 확장 칼만 필터로 분석되어 주파수, 진폭, 위상을 식별합니다. 선택 알고리즘은 우세 주파수가 발견되면 감소하는 주파수 분산을 확인하여 채터를 확인합니다.
일단 감지되면 알고리즘은 채터 에너지를 계산하고 이를 주기 에너지와 비교합니다. 이 에너지 비율은 스핀들 속도를 조정하는 제어 시스템에 정보를 제공합니다. 채터 에너지가 임계값을 초과하면 제어기는 비율이 감소할 때까지 스핀들 속도를 높입니다. 개루프 제어기는 특정 스핀들 속도를 설정할 수도 있으며, 채터 주파수를 스핀들 주파수의 배수로 처리할 수도 있습니다. 제어기의 상태 머신은 Stateflow®.
를 사용하여 관리됩니다.MATLAB은 모든 테스트 컴포넌트에 대한 함수를 작성하고 이를 단일 M-파일 스크립트로 결합하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 칼만 필터의 조정은 M-파일에서 수행됩니다. 그런 다음 Simulink를 사용하여 제어기에 배포하기 전에 알고리즘을 시뮬레이션하여 분석합니다. 마지막으로, 알고리즘은 CNC 공작 기계로 테스트되어 실시간 채터 및 주파수 추정치가 분석과 일치하는지 확인합니다.
