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# 電気工学・システム科学# システムと制御# システムと制御

重機の電動アクチュエーションへのシフト

クリーンで効率的な運用のために、油圧システムから電動システムへの移行。

Mehdi Heydari Shahna, Pauli Mustalahti, Jouni Mattila

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電動アクチュエーション革命電動アクチュエーション革命高度な電気システムで重機を変革する。
目次

世界がクリーンエネルギーに向かう中、重機は油圧システムから完全電動システムに変わってきてるんだ。このシフトは、建設や林業機械の汚染を減らし、効率を改善することを目指してる。電動アクチュエーターは、物を持ち上げたり移動させたりする重作業に最適な選択肢になってる。

電動直線アクチュエーター(EMLA)の利点

電動直線アクチュエーター(EMLA)は、回転を直線運動に変えるんだ。油圧システムよりもシンプルだから、メンテナンスが楽で安全に使える。EMLAは可動部品が少ないから、従来の油圧システムに比べて漏れの可能性も低い。さらに、高効率で強力なトルクを持つ永久磁石同期モーター(PMSM)がよく組み合わされるんだ。

電動アクチュエーションの課題

電動システムへの切り替えには課題もあるよ。ひとつは、製造の違いや温度変化、機械の摩耗からくる非理想的な状況。これらのバラつきが性能に影響することがあるんだ。他にも、理論モデルと実際の結果が合わないモデリングエラーの問題もある。

安全性の問題も重要だよ。モーターはダメージを避けるために特定の限界内で動作しなきゃいけないから、電圧や電流、機械の位置をモニタリングするのが重要なんだ。コントロールの設定を見つけるのも難しいことがあるし、試行錯誤は時間がかかるし、必ずしもベストな結果になるとは限らない。

高度な制御技術

これらの課題に対処するために、新しい制御戦略が開発されたんだ。この戦略は、EMLAが安全に動作しつつ、動きの追跡エラーを最小限に抑えるために設計されてる。システムは高度なアルゴリズムを使って、自動的に調整してパフォーマンスと安全性を維持するんだ。

この制御方法は、モーターの位置と電流の両方を追跡するデュアルシステムに基づいてるから、アクチュエーターはスムーズに動きながら安全な限界内に留まることができるんだ。

軌道計画

電動アクチュエーションを成功させるための重要な要素のひとつが、移動経路を計画すること、つまり軌道計画なんだ。特定の数学的関数を使うことで、急激な動きの変化を減らしたスムーズな経路を作れるから、振動や不安定さを避けられるんだ。

EMLAには、クインティック多項式と呼ばれる特別な多項式が使われる。このタイプの曲線は、ポイント間の移行をスムーズに保ち、実際のアプリケーションで問題を引き起こすような動きの急変を避けることができるんだ。

制御フレームワークの開発

EMLAのために開発された制御システムは、安全性とパフォーマンスを高めるためのいくつかの機能を持ってるんだ。これには、アクチュエーターが定義された経路に従う様子をモニタリングするために数学的関数を使うフレームワークが含まれてる。

電流制御と動作制御の両方を行うことができるんだ。電流制御は、モーターがどれだけの電気を使っているかを見て、安全限界を超えずに十分な電力を生成するかを確認する。動作制御は、求められる経路と速度を正確に追うことに焦点を当ててる。

パフォーマンス最適化

制御システムをさらに良くするために、ジャヤアルゴリズムという最適化手法が統合されたんだ。このアルゴリズムは、定義された経路の追跡エラーを最小限に抑えるために、制御設定を自動的に調整するんだ。これによって、全体の制御プロセスが効率的になり、条件の変化にも敏感に反応できるようになるんだ。

ジャヤアルゴリズムは迅速に良い解を見つけるのに効果的だから、作業が変わってもアクチュエーターのパフォーマンスを維持するのに役立つんだ。

実験の設定と結果

この新しい制御フレームワークの効果を試すために、一連の実験が行われたんだ。テストには、荷重の有無で動作するPMSMによって動かされるEMLAシステムが含まれてた。最初に、荷重なしで事前に定義されたスムーズな軌道を追跡し、次に25 kNの固定荷重の下で動作したんだ。

最初の結果では、EMLAは軌道を正確かつ安全に追従できることがわかった。荷重がかかった後も、アクチュエーターはパフォーマンスを維持し、加わった圧力にもかかわらず正確に経路を追跡することができたんだ。

結果は、この新しい制御方法が従来のPID制御と比べて追跡精度を大幅に改善したことを示してる。

ジャヤアルゴリズムの使用は、荷重や環境の変化に対する反応を早めたし、EMLAはトルクを効果的に管理して、運転中の安定性を保証することができたんだ。

結論

油圧システムから電動アクチュエーションへの移行は、より環境に優しい機械を実現するための重要なステップなんだ。電動直線アクチュエーターと永久磁石同期モーターを使うことで、重作業をより効率的に、メンテナンスの必要を減らしながらこなすことができるんだ。

高度な制御フレームワークと最適化技術を活用することで、安全制約を守りつつ、動きの経路を正確に追跡できるようになってる。この方法によって得られた改善は、今後の様々な産業での応用に対して期待できる結果を示していて、電動システムは重機にとってより堅牢な選択肢になってる。

全体として、電動アクチュエーションへの移行は、重機における持続可能性に向けたポジティブなシフトを示していて、作業をよりクリーンで効率的にしながら、現場で使う機器の安全性と信頼性を確保してるんだ。

オリジナルソース

タイトル: Robust Model-Free Control Framework with Safety Constraints for a Fully Electric Linear Actuator System

概要: This paper introduces a novel model-free control strategy for a complex multi-stage gearbox electromechanical linear actuator (EMLA) system, driven by a permanent magnet synchronous motor (PMSM) with non-ideal ball screw characteristics. The proposed control approach aims to (1) manage user-specified safety constraints, (2) identify optimal control parameters for minimizing tracking errors, (3) ensure robustness, and (4) guarantee uniformly exponential stability. First, this paper employs a trajectory-setting interpolation-based algorithm to specify the piecewise definition of a smooth and jerk-bounded reference trajectory. Then, a dual robust subsystem-based barrier Lyapunov function (DRS-BLF) control is proposed for the PMSM-powered EMLA system to track the reference motions, guaranteeing user-specified safety related to constraints on system characteristics and alleviating control signal efforts. This methodology guarantees robustness and uniform exponential convergence. Lastly, optimal control parameter values are determined by customizing a swarm intelligence technique known as the Jaya (a term derived from the Sanskrit word for `victory') algorithm to minimize tracking errors. Experimental results validate the performance of the DRS-BLF control.

著者: Mehdi Heydari Shahna, Pauli Mustalahti, Jouni Mattila

最終更新: 2024-09-18 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2409.12406

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2409.12406

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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