今天明天的一体化

十年前，运动控制的集成意味着智能组件可以做双重功能:包括自己的驱动器的电机，可以作为控制器的驱动器，可以在主/从配置下运行的编码器，等等。下一个层次是通过机电一体化在设计层次应用集成。而不是使用串行的方法，首先解决设计的机械部分，然后电气，然后控制方面，机电一体化涉及所有利益相关者。现在，集成已经变得更加全面，结合整个机器部件的输入，使运动系统能够适应不断变化的条件，并在设备的生命周期内优化性能。

集成组件
有一个时间机器由集中控制器管理的哑轴组成。动作控制器和PLC处理路径规划和I / O，而电机和驱动器做过他们被告知。由于车载处理器和内存开始出现在电机，驱动器，甚至执行器等设备中，智能控制能力开始从工厂和机器水平传播到组件水平。

早期集成电机驱动器提供了关键优势，例如消除对集中控制柜和长布线运行的需求。设备可以在机器本身上挂出，戴西在一起，以节省楼层空间和成本，同时减少失败点。问题是，对于大多数分布式控制体系结构无法处理复杂，高度同步的运动。它们可以执行例如两个或三个垂直行程轴，但通常无法绘制圆圈。今天，已经改变了。通过共享通信总线运行的集成智能组件可以实现高度的同步。

组件提供的信息量也显著增加。例如，驱动器用于传递简单的诊断信息，如它们是否处于通电状态或是否在正常范围内运行。今天，先进的伺服驱动器可以跟踪热容量，循环次数，加载曲线等。这些丰富的信息支持从轴级一直到系统级的诊断和故障排除。

机器监控
每台机器都有一个振动频率的特征谱，当移动的负载在机架中激发共振时产生。在运动系统调试期间，集成商或OEM将调整伺服电机，并添加陷波滤波器来抑制振动。问题是，随着机械部件的老化、负载的不同和工具的调整，机器在其生命周期中会发生变化。也许一个螺母失去了它的预紧力或轴承开始磨损，这就改变了轴上的振动频率。这进而影响到机器的每一个其他部分以及控制。现在，机器显示出新的特征频率，所有那些精心设置的陷波滤波器不再执行它们的预定任务。这将降低性能并降低吞吐量。

传统上，系统诊断基于历史数据，通常由维护人员使用数据收集器手工收集，然后离线进行分析。他们每隔一段时间就会捕捉数据点，分析它们，然后等待机会把机器拿下来，这样他们就可以重新平衡它，抑制振动，调整伺服系统，等等。为了避免影响业务，这些活动将在未来几周内安排。最终，调谐或修复会发生，但与此同时，问题仍在继续，部件继续过早磨损，产品质量开始下降，机器速度降低，以避免卡纸或劣质产品。

振动分析可以在过程的早期发现损伤，从而有可能解决根本原因。通过振动的频率和位置，维修人员不仅可以查明振动源，还可以纠正原因，例如润滑轴承或拧紧皮带。

可以通过使用组件本身作为条件监测设备来表征和监控谐振频率。一种方法是将加速度计添加到负载。另一种方法是使用电动机作为传感器，其中驱动器对编码器信号执行频率分析以提取振动数据。高分辨率编码器提供大约1600万计数的反馈。如果有果酱，松散耦合或其他一些机械问题，则驱动器的频率分析应该揭示它。这不仅能够提前维护能够延长轴的寿命存在问题，它还可以防止对系统中的其他元素的损坏。

振动只是状态监测的一个方面。部件可以跟踪机器效率的变化。例如，驱动器可以监测电流牵引，以捕捉故障轴承引起的扭矩需求变化。所有这些都是实时传送到人机界面的。“通过实时状态监控，这种不平衡是由运营商看到的，而不是由某个每月来一次的维护部门，”mcburrows说罗克韦尔自动化．“操作员可以实时调整系统以消除不平衡，或者通过控制系统计算动态再平衡。你不仅提高了设备的效率，实际上还消除了故障。”

自动调节
有一段时间安装伺服是一种繁琐，耗时的作业，涉及使用示波器迭代调整PID循环以优化性能。最近，供应商开发了可能将伺服电机性能调谐到第一个近似的软件例程。他们挽救了大量时间，尽管安装人员仍然发现自己手动进行最终迭代。如今，自动调整有所改善，即集成商和维护人员在电机安装之后几乎没有，如果有的话，调整都要进行调整。

在一个完全集成的系统中，一旦传感器检测到部件磨损引起的振动变化，就可以使用自动调谐来修改系统性能(见图1)西门子．“Yes, eventually maintenance needs to be done on that machine, but for a situation in which the machine can’t be taken down in the immediate term, the auto servo tuning capability allows the machine to continue to produce parts just long enough to get it to its next maintenance cycle.” Typically, the operator or maintenance staffer simply invokes auto tuning in the HMI. After repair, the machine can be characterized again and auto tuning repeated to bring it back to baseline.

最新一代的智能电机驱动器将进一步自动调整一步，以连续或自适应自动调谐。对于这些实时设备，环路控制和滤波器的一些或全部参数在生产中运行时连续适应。这意味着如果出现问题，机器可以在没有人为干预的情况下实时加载振动，共振和新兴机械问题，保持性能。

自适应自动调优还提供了其他好处。想象一下，一个伺服龙门正在从传送带上取下一袋袋的奶酪，并把它们装进一个箱子里。理想情况下，该系统应该能够适应从1磅奶酪块到3磅奶酪块的变化，而不需要维护人员为每一个新产品建立一套不同的调谐参数。公司自动化解决方案团队负责人布莱恩•奈特表示:“如果不是这样，就会出现这样的情况:你的一套调谐、滤波器和振动抑制参数只适用于一台机器上的一个产品。三菱电气．“如果你有一间屋子的机器都在进行相同的过程，而且它们都有手工配置的独特调优设置，这就成为一个维护问题。”

自动调优可以提供巨大的好处，但需要注意的是，它也可能掩盖更大的问题。理想情况下，系统应该在进行更新的同时通知操作人员和维护人员，以便他们能够检查潜在的原因。

综合性能
吞吐量在盈利中起着重要作用。机器的吞吐量越高，它可以在给定的时间范围内制造的质量越多。也就是说，有一个减少的回报，移动负荷开始恶化或激发新频率。起重机和喇叭和拾音臂可以在加速/减速期间摇摆。容器中的液体可以在移动血管时刮擦。系统可能需要额外的稳定时间正确执行非常高分辨率的运动。在最坏的情况下，超速速度可能会损坏产品和/或机器。这些类型的问题对轴速度施加了上限。

S-Curve型材等专业运动型材有助于通过在这些部分中减慢来减轻加速和减速的影响。这种抽搐限制方法的问题是它仍然可以减少吞吐量。理想的方法是避免完全令人兴奋的共振模式。

这样做的一种方法是使用编码器关闭驱动电平的位置环。这个想法是规划路径，以避免在运动的每个点对点移动上避免激动的共振（参见图2）。“我们没有在整个运动控制概况上做到这一点，但从每一点到每一点，每250μs，”高级商业发展工程师Bipin Sen说博世力士乐．适用于Slosh问题，这可以将吞吐量提高到50％。在龙门摇摆的情况下，它可以提供高达40％的改进，每分钟转化为30至45次。

该方法是实现分布式控制的集成组件的另一个示例，但在这种情况下，该控制可实现更复杂的运动，在机器上策划。“因为每个驱动器都有自己的智能和路径规划，每个轴都可以看起来与每隔一个轴不同，”SEN说。“你可以消除每个特定轴和加载唯一的频率。”通过这种级别的灵活性，系统可以容纳载荷依赖性频率，例如在循环的一部分内带有全托盘的顶部装载机并返回空。

综合业务
随着新兴的工业互联网，集成准备超越机器逐个机器基础。集成响应允许实时询问和控制整个线。例如，如果装瓶机堵塞，则智能线路控制接管。机器人手臂装载平面减慢。上游模块可降低需求。一旦清除了堵塞，线就返回全速。即使一个模块离线，整个整体都会保持生产力。它归结为利用智力。

“我们不仅要让一台机器更智能，还要让整条生产线更智能。B&R工业自动化．“然后我们可以使用安全运动和集成控制来提高整体生产率。即使你的产出可能出现高峰或低谷，你也不是在经历纯粹的停顿。这可以节省重新安置机器的时间，以及所有与停止和启动机器相关的过程。”

然而，要想充分发挥优势，还需要另一个层次的集成——集成信息。在传统的模型中，工厂有一个基于机器的系统来管理设备，以及一个独立的信息系统来评估生产力、整体设备效率等。从设备上手动采集的数据被输入到信息系统中，并离线进行分析。这进一步推迟了对可能出现的问题的回应。然而，随着智能部件的增加，情况开始发生变化。利用工业以太网协议，机器、线路，甚至工厂的地板都越来越集成，以一种带来显著好处的方式共享信息。

关键的特点是，这些设备和系统不仅仅使用数据，它们还提供情境化的信息。“这不仅仅是你试图在数据库和软件中解释的一堆数据点，”Burrows说。“这让你能够迅速从系统中获得巨大的价值，而不是为了让系统按照你想要的方式运行而不得不非常努力地设计和工作。”

智能驱动器有能力识别轴何时是空闲状态，并对是否关闭的简单决策。这在其本身和本身的有用，但是当轴一起工作时，实际值出现。“那个系统级智能是您在效率收益和预测性维护和类似的事情的情况下，他补充道。“通常不是一个单独的设备，可以做出决定或真正了解正在发生的事情。

大挑战将支持增加的功能，而不使系统太难整合或使用。“我们看到了采用分布式控制系统的大趋势，”智能机器控制的主要产品经理Christian Fritz说国家文书．“客户正试图在更强大的控制系统中巩固多个自动化任务或使用智能子系统构建互连的控制系统。要考虑的问题是我们如何有效地连接这些智能节点，以及如何简化系统复杂性以进行开发和维护。软件是解决这些挑战的关键组成部分。“

高粒度实时数据的可用性，加上不断增强的处理能力，使得机器、生产线和生产车间的集成级别越来越高。组件既能够更好地收集信息，也能够更好地利用信息。Burrows说:“结果是改进了条件监视、基于条件的维护、OEE、实时历史分析和开源网络协议提供的安全管理。”“这些都是你通过一个集成系统获得的价值。”

致谢
谢谢去Reid Hunt，产品经理Kollmorgen.，提供有用的信息。