Linearbewegungen: Mit maschinellem Lernen Rastkräfte kompensieren

• Die Linear-Servomotoren AL8000 des Automatisierungsspezialisten Beckhoff erfüllen mit der neuen TwinCAT Cogging Compensation (Engineering TE5920, Runtime TF5920) nun noch höhere Anforderungen an Genauigkeit und Gleichlauf.
• Damit eignen sie sich auch für hochpräzise Anwendungen wie zum Beispiel Fräsmaschinen oder Laserschneidmaschinen.
• Zum Tragen kommt dabei das nahtlos in TwinCAT integrierte und vollständig automatisiert angewandte maschinelle Lernen für das Kompensieren der Rastkräfte.

Das Cogging bzw. die Rastkräfte bei Linearmotoren entstehen durch die magnetische Anziehung zwischen dem Eisenkern im Primärteil und den Permanentmagneten im Sekundärteil. Dieser physikalische Effekt führt zu einem ungewollten und ungleichmäßigen „Einrasten“ des Motors. Somit lassen sich Applikationen mit extrem hohen Anforderungen an Genauigkeit und Gleichlauf nur begrenzt realisieren. Eine Lösung hierfür bieten die Linearmotoren AL8000 in Verbindung mit der Software TwinCAT Cogging Compensation. Denn mit ihrer Hilfe lassen sich die Rastkräfte zuverlässig kompensieren. Dabei können neben den magnetischen Effekten auch solche der mechanischen Konstruktion oder von Energieketten berücksichtigt werden. Dadurch erweitern sich die Einsatzmöglichkeiten der eisenbehafteten Linearmotoren AL8000 deutlich.

Vollständig automatisiertes maschinelles Lernen für Kompensation der Rastkräfte

Die Cogging Compensation basiert auf der vollständig automatisierten Anwendung von maschinellem Lernen in TwinCAT. Die erforderlichen Daten werden von TwinCAT Cogging Compensation selbstständig aufgenommen, und zwar in der jeweiligen Kundenanwendung während einer Referenzfahrt über die gesamte Magnetbahnlänge. Mithilfe der dabei erfassten Daten trainiert die Software ein neuronales Netz, das schließlich zur Stromvorsteuerung in die Regelung eingebunden wird. Durch die so angepasste Stromvorsteuerung lässt sich – ohne eine Hardware-Änderung am AL8000 – der Schleppfehler bis zu einem Faktor 7 reduzieren. Zudem erhöht sich der Gleichlauf der Maschine um bis zu Faktor 5.

Bild: Die Linearmotoren AL8000 profitieren mit der TwinCAT Cogging Compensation auch von modernen Machine-Learning-Verfahren. Bildquelle: Beckhoff Automation

Weitere Informationen finden Sie hier: https://www.beckhoff.com/de-de/produkte/automation/twincat/texxxx-twincat-3-engineering/te5920.html

Erfahren Sie hier mehr darüber, was Systeme für Linearbewegungen intelligent macht.

Lesen Sie auch: „Predictive Maintenance: Roboter mittels digitaler Getriebemodelle überwachen“