sezgisel algoritmalarla hareket denetimi: servo pres...

Uluslararası Katılımlı 17. Makina Teorisi Sempozyumu, İzmir, 14-17 Haziran 2015

1

Sezgisel Algoritmalarla Hareket Denetimi:

Servo Pres Uygulaması

R. Halıcıoğlu* L. C. Dülger† A. T. Bozdana‡ Gaziantep Üniversitesi Gaziantep Üniversitesi Gaziantep Üniversitesi

Gaziantep Gaziantep Gaziantep

Özet1—Metal şekillendirme birden fazla aşamayı gerektiren bir işlemdir. Uygulamalarda bükme, derin çekme, basma ve kesme olarak karşımıza çıkmaktadır. Metal şekillendirme sektöründe farklı hareket senaryoları gerekmektedir. Endüstriyel uygulamalar temelinde, PID denetleyici değerleri sezgisel algoritmalarla optimum olarak bulunabilmektedir. Sunulan çalışmada, esnek üretim aşamasında kullanılabilen servo pres için GA-PID denetleyici tasarlanarak, koç hareketi denetlenmiştir. Bu amaçla 50 t yük kapasiteli bir mekanik servo pres modeli kullanılmıştır. Benzetim sonuçları GA-PID denetleyicisi aracılığıyla, koç hareketi üzerinde sunulmuştur.

Anahtar kelimeler: Servo pres, hareket denetimi, PID denetleyici, sezgisel algoritmalar, genetik algoritma (GA-PID)

Abstract—Many steps are required during forming of

sheet metals. Applications can be seen as deep drawing, stamping, bending and cutting for example. Different motion scenarios are needed in sheet metal forming. On the basis of industrial applications, PID controller values can be found as optimum using evolutionary algorithms. In this study, the ram motion is controlled by design of GA-PID controller for a servo press which can be used in flexible manufacturing stage. A servo press with 50 t load capacity is used for this purpose. Simulation results are given on the ram motion by using GA-PID controller.

Keywords: Servo press, motion control, PID controller, evolutionary algorithms, genetic algorithm (GA-PID)

I. Giriş

Metal şekillendirme uygulamalarında servo preslerin hidrolik ve geleneksel preslere alternatif olarak kullanımı 10-15 yıllık bir geçmişe dayanmaktadır [1]. Son yıllarda hareket denetimi ile farklı senaryoları sunabilecek esnekliğe sahip olan ve tork denetimi de yapılabilen servo presler üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Araştırmacılar ve metal şekillendirme sektöründe bazı firmalar, son yıllarda çalışmalarını servo denetimli preslere yönlendirmiştir. Sektörde farklı uygulamalara yönelik farklı hareket senaryoları kullanılmaktadır. Bu senaryoların bazıları geleneksel pres makinaları ile yapılamamaktadır. Böylece hareket çeşitliliğinin esnekliği ancak servo pres uygulamaları ile mümkün

* [email protected] † [email protected] ‡ [email protected]

olmaktadır. Bu amaçla farklı mekanizmalar ve yapılanmalar kullanılmaktadır. Yaygın olan yapılanmaların biri de servo krank presler olarak görülmektedir [1-2].

Servo preslerin üretimi son yıllarda ivmelenmiştir. Uygulamalarda görülen en önemli avantaj koçun değişken hareketidir. Yavaşlama, hızlanma, durma gibi farklı hareket karakterleri üretilebilmektedir [2]. Sonuçta üretim kalitesinde ve hızında belirgin iyileşme, enerji tasarrufu, ses ve gürültüde iyileşme sağlanmaktadır. Konuya yönelik literatür çalışmalarında farklı mekanizma ve yapılanmalar görülmüştür. Groche ve ark. [3] üç eksenli servo pres üzerine çalışmıştır. Yan ve ark. [4] servo krank mekanizmaları üzerinde farklı hareket senaryoları denemiştir. Miyoshi [5] servo pres ile ilgili çalışmalarını toparlamıştır. Osakada ve ark. [6] metal şekillendirme endüstrisinde kullanılan servo presler üzerine bir derleme sunmuştur. Groseclose [7] çalışmasında servo presler ve uygulama alanlarını anlatmaktadır. Huo ve ark. [8] bir servo presi Bulanık-PID ile denetlemişlerdir. Halıcıoğlu ve ark. [1, 9] tasarladıkları servo krank presin modeli, kinematik analizi ve benzetimini yapmışlardır.

Sezgisel algoritmalar geniş bir alanda mühendislik problemlerinin çözümünde kullanılmaktadır. Birçok sezgisel algoritma türü olmasına rağmen, genetik algoritma (GA) seçilerek, tasarlanan servo krank preste uygulanmıştır. Amaç PID denetleyici parametrelerini bu algoritmalar yardımıyla bulmak ve benzetimleri uygun senaryolarla göstermektir.

Sunulan çalışmada sanayide kullanılabilecek 50 t yük kapasiteli bir pres tasarlanmış ve üretilmiştir. Kullanılan Servo pres sistemi; servo motor ve sürücüsü, redüksiyon elemanları ile programlanabilen hareketi sağlayacak krank biyel mekanizmasından oluşmaktadır. Algoritmaların pres denetiminde uygulanmasıyla bulunan sonuçlar, algoritmaların karakteristikleri ile irdelenmiştir. Çalışma içeriğinde metal şekillendirme işlemleri temelinde hareket senaryosu ve denetimi hedeflenmiştir. Motor denetiminde GA-PID kullanılmış, uygulama sonucu örnek bir koç hareketi üzerinde gösterilmiştir.

II. Metal Şekillendirme Uygulamaları

Metal şekillendirme işlemi birkaç aşamadan oluşmaktadır. Kıvırma, çekme ve bükme örnek olarak


2

verilebilir. Geleneksel hidrolik preslerde şekil vermenin zorluğu, malzeme yapısı, hassas şekillendirmede sorun yaratmaktadır. Geleneksel pres uygulamalarında alt ölü noktada tam güç isteği vardır. Özellikle derin çekme işlemi düz bir parçanın otomobil kapısı haline getirilmesinde, otomotiv endüstrisinde kullanılmaktadır, 2400 t gerekmektedir. Ancak kesme amacıyla kullanıldığında 1000 t yeterli olmaktadır [2]. Bunun yanı sıra servo motorlar denetlenebilen koç hareketleri ile iyi bir alternatif olarak yerini almaktadır. Servo teknolojisi ile çevrim süresi kısalırken üretimde esneklik artmaktadır. Böylece otomasyon hatlarında çıktı süresi hızlanmakta ve kalite artmaktadır. Servo ile sürülen sistemlerde kullanılan motor gücü geleneksel sistemlere göre daha büyük olmaktadır. Yapılan çalışmalar sonucunda, preslerin denetim tipi, yapılanma ve eyleyici tipi bakımından sınıflandırılması Şekil 1’ de gösterilmektedir [9].

Şekil. 1. Preslerin sınıflandırılması [9]

Bunun yanı sıra geleneksel pres sistemlerinde sabit

hız sağlayabilmek amacıyla volan olarak büyük diskler kullanılmaktadır. Özellikle enerji üretimi kesme ve çekmelerde gerekmektedir. Servo sistemlerde ise volan bulunmaması dezavantaj olarak düşünülmektedir. Servo preste sürücü olarak servo motor kullanılmaktadır. Çalışma içeriğinde sistemde gereken yükler ve hareket parametreleri bulunduktan sonra, pres parçaları sonlu elemanlar yöntemi ile analiz edilmiştir. Tasarımda gerekli değişiklikler yapılmıştır. Tablo 1’de üretilen 50 t kapasiteli servo presin özellikleri sunulmaktadır. Makina Gaziantep Üniversitesi Makine Mühendisliği Bölümü’ nde bulunmaktadır. Şekil 2’de makinanın fotoğrafı verilmiştir.

Şekil. 2. C-Tip krank servo pres

CE Standartında, C tipi servo krank pres Kapasite 50 Ton Strok 200 mm Strok-Koç ayarı 150 mm Koç(ÜÖN) –Tabla mesafesi 500 mm Tabla Boyutu 650x850 mm2

TABLO 1. Servo press özellikleri

III. Sezgisel Algoritmalarla Hareket Denetimi

Sezgisel algoritmalar mühendislikte farklı tip problemlerin çözümünde uygulanmaktadır. Çalışmada ise koç hareketinin denetiminde PID kullanılmıştır. PID ayarlanmasında analitik, sezgisel, frekans cevaplı, optimizasyon tabanlı veya uyarlanabilir yöntemler kullanılmaktadır [10-12]. GA algoritmasının uygulanması birçok çalışmada görülmüştür. Bazı çalışmalar temel alınarak, koç hareketinin denetiminde kullanılmıştır. Öncelikle servo motorun PID denetleyici ayarlarının genetik algoritma ile yapılmasını içeren çalışmalar derlenmiştir. Bu çalışmaların temelinde sunulan sistemimiz irdelenerek, krank pres mekanizması ve iletim elemanlarının transfer fonksiyonu çıkarılmıştır [13-16]. Yine aynı amaçla farklı sezgisel algoritmaların kullanıldığı DC servo motor denetimini içeren çalışmalarda bulunmaktadır [17-18].


3

Sezgisel algoritmaların PID ayarlarında kullanılması akıllı algoritmalar kategorisinde değerlendirilmektedir. Genetik algoritma doğal seçim ilkelerine dayanan bir arama ve eniyileştirme yöntemidir. Algoritmada ana operatörler çoğalma, çaprazlama ve mutasyondur [10]. Parametreler algoritmanın performansında oldukça etkilidir. Kontrol parametreleri olarak popülasyon büyüklüğü, çaprazlama olasılığı, mutasyon olasılığı, kuşak aralığı, seçim stratejisi ve fonksiyon ölçeklemesi kullanılmaktadır. GA tabanlı PID Matlab/Simulink® platformu kullanılarak sistemin transfer fonksiyonu üzerinde yapılmıştır. Matlab Optimizasyon® araç kutusu algoritmaların uygunluk fonksiyonu yazımlarında kullanılmıştır. Denetim sisteminde temel alınan servo motor olduğundan konum hatasının minimizasyonu uygunluk fonksiyonu olarak seçilmiştir. Sisteme ait blok diyagramı Şekil 3’te verilmektedir.

Şekil. 3. Sistemin blok diagramı

IV. Servo Preste Hareket Denetimi

Servo pres sistem modelinde, bir servo motor ve redüktör ile krank-koç mekanizması bulunmaktadır. Çalışmada, metal şekillendirmede kullanılan 50 t yük kapasiteli bir pres tasarlanarak üretilmiştir. Önerilen sezgisel hareketler, presin koç hareketinde kullanılmıştır. Matlab Optimizasyon® araç kutusu ile Simulink program modeli birlikte uygulanmıştır [19]. Başlangıç olarak birim-basamak girdi verilerek sistemin cevabına bakılmıştır. Geleneksel olarak uyguladığımız Ziegler Nichols (ZN) başlangıç değerlerini belirlemek açısından faydalı olmaktadır. Uygunluk değerleri farklı hata fonksiyonları ile yapılabilmektedir. Bunlara örnek olarak; IAE (Mutlak hatanın integrali), ISE (Hatanın karesinin

integrali), ITAE (Zaman tabanlı hata integrali) gibi fonksiyonlar verilebilir [20]. Bu çalışmada kullanılan uygunluk fonksiyonu aşağıdaki ifade gibi, hatanın karesinin integralidir.

dtteISEt

)(0

2 (1)

A. Sistemin GA-PID ile Benzetim Sonuçları

Yukarıda anlatılan sistem Simulink modeli ile birlikte PID hesaplamasını yapan programda çözülmüştür. GA-PID ile Simulink modeli eşzamanlı olarak çalışmaktadır. Şekil 4’te GA-PID içeren Simulink modeli görülmektedir. Sistemin transfer fonksiyonu kullanılan motor, indirgeyici ve mekanizmanın mekanik değerleri düşünülerek gerçek verilerle türetilmiştir. Burada kullanılan motor ve redüktörün mekanik verileri ile krank-koç mekanizmasına ait değerler kullanılmıştır. Tablo 2’de ise GA’ nın benzetimde kullanılan parametre değerleri verilmektedir.

Optimizasyon Parametreleri Populasyon Büyüklüğü 20 Çaprazlama olasılığı 0.8 Mutasyon olasılığı 0.01 Uygunluk fonksiyonu ISE

TABLO 2. GA’da kullanılan parametre değerleri

Şekil 5’ te sistemin birim-basamağa GA-PID

kullanılarak verdiği cevap gösterilmektedir. GA her denemede kendi içinde en iyi olarak seçtiği değerler ile çözüm sunmaktadır. Çevrimler 50 nesil için yapılmıştır. Şekil 6’ da ise programın farklı döngülerinde elde edilen PID parametrelerinin 15 defa programın tekrar çalıştırılması sonucunda bulunan değer aralıkları verilmektedir. Bu değerlerin hepsinde servo motor ile mekanizma çalışmaktadır.

Şekil. 4. GA-PID ve sistemin simulink modeli


4

Şekil. 5. Sistem birim-basamak a) PID cevabı, b) GA-PID cevabı

Şekil 7 (a)’ da motor-indirgeyici ve krank pres mekanizmasından oluşan sistemin cevabı görülmektedir ve Şekil 7 (b)’ de ise bunun sonucunda bulunan koç hareketi gösterilmiştir. Hareketin uygulanma süresi 3 saniyedir.

Şekil. 6. GA ile bulunan en iyi PID değerleri

V. Sonuçlar

Çalışma kapsamında seçilen sezgisel algoritma, koçun hareketinde GA-PID olarak kullanılmıştır. Matlab®

platformunda, Optimizasyon araç kutusu ile PID parametreleri bulunmuştur. Metal şekillendirme sektöründe en çok kullanılan hareket senaryolarından birisi olan link hareketi seçilmiştir. Simulink platformunda sistemin transfer fonksiyonu ile birlikte çözülmüştür. Benzetimlerde, sistemin modelinden yeterli izleme karakteristiği yakalanmıştır. Amaç hala kurulumu devam eden gerçek pres sistemi üzerinde farklı hareket senaryoları çalışmak ve koç hareketini farklı senaryolarla yapabilmektir.


5

Şekil. 7. Sistem (a) tasarlanan hareket ve (b) koç hareketi cevabı

Teşekkür

Bilim Sanayi ve Teknoloji Bakanlığına 01422.STZ.2012-I Numaralı SANTEZ projesi kapsamındaki desteklerinden dolayı teşekkür ederiz.

Kaynakça

[1] Halicioglu R., Dulger L.C. ve Bozdana A.T. Modelling and Simulation Based on Matlab/Simulink: A Press Mechanism. In Journal of Physics: Conference Series, 490 (1), p. 012053. IOP Publishing, 2014.

[2] Hayashi H. ve Nishimura H. The Application of Servo Press Machine to Forming of Sheet Metals with Low Formability, The Annals of ‘Durarea De Jos’, University of Galati,p.3-10, 2009.

[3] P. Groche, M. Scheitza, “Servo Press with a Slide of Three Axes of Motion” (in German), Werkstattstechnik online’, vol. 97 p. 760. October 2007.

[4] Yan H.S. ve Chen W.R. On the output motion characteristics of variable input speed servo-controlled slider crank mechanisms, Mechanism and Machine Theory 35:541-561, 2000.

[5] Miyoshi K. In Proc. 3rd Int. Seminar on Precision Forging, (Nagoya, Japan: JSTP) p 69-75, 2004.

[6] Osakada K., Mori K., Altan, T. ve Groche P. Mechanical servo press technology for metal forming” CIRP Annals - Manufacturing Technology, 60:651–672, 2011.

[7] Groseclose A. Part: 1 New Application for Servo-Driven Presses. Stamping of automotive components. Stamping Journal FMA publication. June 2009.

[8] Huo Z. L., ve Wang X. S. Position control of servo press system based on Fuzzy-PID. Forging & Stamping Technology, 5, 026, 2011.

[9] Halicioglu R. ve Dulger L.C. Krank pres mekanizması: kinematik analizi ve benzetimi. 16. Ulusal Makina Teorisi Sempozyumu, Erzurum, 451-458, Eylül 2013.

[10] Mahony T. O., ve Downing C.J. Genetic Algorithms for PID Parameter Optimization: Minimizing Error Criteria, Process Control and Instrumentation, University of Stracthclyde, 148-153, 2000.

[11] Charkowski D. Identification and Optimization PID Parameters using Matlab. Cork Inst. Of Tech., Gdynia Maritime Unv. 2002.

[12] Ang K.H. ve Chang G. PID Control System Analysis Design and Technology. IEEE Tr. On Control Systems Tech., 13(4): 559-576, 2005.

[13] Oliveira P. B. M. Modern Heuristics for PID Control Systems Optimization: a teaching experiment. Int. Conf. on Control and Automation, IEEE Budapest-Hungary, 828-833, 2005.

[14] Thomas N. ve Poongodin P. Position control of DC Motor using Genetic algorithm Based PID Controller. Pr. of World Congress on Engineering, 11: 1-3, 2009.

[15] Sameni E., Ebrahimi E., Koohneshin F., Dastranj M.R. Design of Optimal PID Control of DC motor using Genetic Algorithm. Int. J. of Computer Theory and Eng., 4(3): 433-435, 2012.

[16] Bindu R. ve Namboothiripad M.K. Tuning of PID Controller for DC Servo Motor using Genetic Algorithm. Int. J. Of Emerging Tech. and Advanced Eng., IJETAE, V.2 I.3: 310-314, , 2012.

[17] Saad M.S., Jamaluddin H. ve Dorus I. Z. M. PID Controller Tuning using EA’s. WSEAS Tr. On Systems and Control, I.4,V.7: 139-149, 2012.

[18] Katal N. ve Singh S.Kr. Optimal Tuning of PID Controller for DC Motor using Bio Inspired Algorithms. Int. J. Of Computer Applications, 56(2):1-5, 2012.

[19] Matlab/Optimization Toolbox-Matlab/GA Toolbox [20] Dorf R.C. ve Bishop R. H. Modern Control Systems. 11th Edition,

Pearson Int. Ed, 2008.

sezgisel algoritmalarla hareket denetimi: servo pres...

Documents