METU usa MATLAB y Simulink para desarrollar un algoritmo de control autooptimizado de máquinas-herramientas

La misión de Middle East Technical University (METU) es alcanzar la excelencia en investigación, educación y servicio público, fomentando el razonamiento analítico y crítico, la innovación y el liderazgo. Además de ofrecer una educación alineada con los más altos estándares internacionales, el Departamento de Ingeniería Mecánica de METU realiza investigaciones en áreas de automoción, mecatrónica y biomecánica.

Uno de los enfoques de investigación de METU son los sistemas de mecanizado autooptimizados (SOMS), considerados el futuro de la manufacturación avanzada. SOMS está diseñado para prevenir vibraciones, un fenómeno de inestabilidad en la manufacturación que puede ocasionar acabados superficiales deficientes, reducir la vida útil de herramientas e incluso provocar su ruptura. Como primer paso, se está desarrollando un algoritmo basado en tiempo para detectar y eliminar vibraciones en máquinas de CNC sin intervención del operador.

METU desarrolló un algoritmo de detección basado en filtro de Kalman que muestrea y analiza las frecuencias de vibración para detectar el inicio de las vibraciones a partir de la señal del codificador del eje. Este algoritmo ajusta automáticamente la velocidad del husillo para eliminar vibraciones antes de que causen daño. MATLAB® y Simulink® se utilizan para probar y analizar el algoritmo durante desarrollo.

El algoritmo utiliza un filtro de Kalman para determinar la velocidad real del eje e identificar variaciones de velocidad causadas por las fuerzas de corte. Normalmente, estas fuerzas generan señales predecibles, pero durante la inestabilidad se producen frecuencias de vibraciones. El algoritmo tiene como objetivo detectar frecuencias de vibración utilizando un filtro de Kalman periódico para separar los componentes estables de la vibración. Los filtros de paso-banda (BPF) dinámicos aíslan las posibles frecuencias de vibraciones, y cada salida de BPF se analiza mediante un filtro de Kalman extendido para identificar frecuencia, amplitud y fase. Un algoritmo de selección confirma la presencia de vibraciones verificando la varianza de frecuencia, que disminuye cuando aparece una frecuencia dominante.

Una vez detectada, el algoritmo calcula la energía asociada a vibraciones y la compara con la energía periódica. Esta relación de energía orienta a un sistema de control que ajusta la velocidad del husillo. Si la energía de las vibraciones supera un umbral, el controlador aumenta la velocidad del husillo hasta reducir la relación. Un controlador de lazo abierto también puede establecer una velocidad específica del husillo, tratando la frecuencia de vibraciones como múltiplo de la frecuencia del husillo. La máquina de estados del controlador se administra mediante Stateflow^®.

MATLAB se utiliza para escribir las funciones de todos los componentes de prueba y combinarlas en un script en un único archivo M, por ejemplo, para el ajuste de los filtros de Kalman. Luego se utiliza Simulink para simular el algoritmo y analizar su comportamiento antes de desplegarlo en el controlador. Por último, el algoritmo se prueba en una máquina de CNC para confirmar que las estimaciones de vibración y frecuencia en tiempo real coinciden con el análisis.