Planificación de rutas sin enseñanza para pórticos de 2 ejes mediante MATLAB y PLCnext

📌 Autor(es):Roman Mayer, Markus Hoser📌 Empresa:maku ingeniería GmbH📌 Contacto:rommayer@maku-engineering.com, marhoser@maku-engineering.com📌 Tecnologías:MATLAB/Simulink, Simscape, Phoenix Contact PLCnext, Siemens Drives, Peter Corke's Robotic Toolbox

Motivación:¿Por qué enseñar a planificar el camino sin restricciones?

En la automatización industrial, los pórticos de 2 ejes se utilizan ampliamente, desde máquinas CNC y robots de recogida y colocación hasta sistemas de manipulación de materiales. La programación de estos pórticos a menudo se realiza mediante enseñanza, lo que significa que el operador mueve manualmente el sistema a las posiciones deseadas, las guarda como puntos de referencia y define una trayectoria.

El problema:

• La enseñanza requiere mucho tiempo y es propensa a errores.
• Los cambios en el entorno o en el sistema requieren un reaprendizaje.
• Las soluciones automatizadas suelen ser costosas y requieren integraciones complejas.

Nuestra solución:Hemos desarrollado un sistema de planificación de rutas sin enseñanza que elimina la necesidad de procesos de enseñanza manuales. En su lugar, un algoritmo inteligente genera automáticamente la trayectoria libre de colisiones.

Objetivo:

• Planificación automática de trayectoria para un pórtico de 2 ejes
• Uso de MATLAB/Simulink y Simscape para modelado y simulación
• Generación de código para un PLC Phoenix Contact (AXC F 3152)
• Integración de variadores Siemens SINAMICS S210 a través de Profinet

📌 ¡Las imágenes/visualizaciones se pueden encontrar en la última sección!

Implementación técnica

Nuestro sistema de planificación de rutas utiliza el algoritmo mobileRobotPRM de MATLAB para generar puntos de referencia. Esto significa:

🟢 Planificación de rutas automatizada

• El entorno se representa como un mapa (matriz).
• Los obstáculos se detectan y evitan.
• Se calcula la ruta más corta y libre de colisiones.

🟢 Modelado en MATLAB/Simulink

• Simscape Multibody para la simulación física del sistema pórtico
• Simscape Electrical para integrar servomotores Siemens
• Caja de herramientas robótica de Peter Corke para la planificación de rutas [https://github.com/petercorke/robotics-toolbox-matlab]

🟢 Generación y control de código

• La ruta planificada se convierte en código ejecutable para el PLC Phoenix Contact utilizando Simulink Coder &Embedded Coder.
• El PLC envía puntos de trayectoria a través de Profinet a los variadores Siemens.

Ventaja:primero se puede simular todo el sistema y luego transferirlo directamente al hardware real.

Además, integramos con éxito motores Siemens con el soporte de Phoenix Contact, sin necesidad de licencias adicionales. Esto fue posible utilizando los archivos de descripción del dispositivo inversor de Siemens (archivos GSDML) para habilitar la comunicación Profinet.

Potencial de expansión

Nuestro sistema es modular y puede ampliarse con el esfuerzo adecuado:

🔹 Reemplazo del Modelo Mecánico y Ajuste de Variadores

• El modelo mecánico se puede reemplazar utilizando datos CAD, siempre que estén disponibles las cajas de herramientas necesarias.
• Según la dinámica deseada, la configuración de la unidad se puede presimular para optimizar el rendimiento.

🔹 Actualizaciones del entorno dinámico

• El mapa estático actual puede ser reemplazado por un sistema de procesamiento de imágenes.
• Se podrían utilizar cámaras o sensores LiDAR para la detección del entorno.
• El mapa se puede actualizar continuamente durante la ejecución para tener en cuenta los obstáculos en movimiento.

🔹 Expansión a sistemas multieje

• Actualmente, el sistema está diseñado para movimiento de 2 ejes (X/Y).
• Es posible una extensión a sistemas de 3 ejes (X/Y/Z). Esto requiere:* Adaptación del modelo mecánico* Integración de un tercer accionamiento, que debe incorporarse al algoritmo de planificación de ruta

Conclusión y perspectivas

Nuestra planificación de rutas sin aprendizaje permite:✔ Ahorro de tiempo:no se requiere aprendizaje manual ✔ Flexibilidad:los cambios ambientales se consideran automáticamente ✔ Fácil implementación:generación directa de código para Phoenix Contact PLC

¿Qué sigue?

Partes de este proyecto se basan en un repositorio de código abierto y están disponibles gratuitamente. Nuestras mejoras y programas se pueden proporcionar de forma gratuita previa solicitud. Por supuesto, también estamos abiertos a una llamada si es necesario.

Dependiendo del interés en esta publicación de blog, planeamos:

• Ofrezca esta solución como aplicación gratuita a través de esta entrada de blog
• Publíquelo en la plataforma MathWorks

¿Preguntas, sugerencias o ideas? ¡No dudes en dejar un comentario o contactarnos directamente!

Configuración de hardware/Impresiones/Resultados

Nuestra configuración de hardware consistió en:

• Phoenix Contact AXC F 3152 PLC para control
• Dos motores Siemens para accionamiento
• Mecánica totalmente virtual:todo el sistema mecánico se simuló en MATLAB/Simulink &Simscape

Se utilizó el siguiente mapa para la ejecución/creación:

El ancho de los obstáculos se ajusta según la herramienta. Además, los puntos de apoyo generados automáticamente desde el inicio hasta el punto objetivo se muestran en rojo.

Los puntos de referencia almacenados deben suavizarse para lograr transiciones perfectas entre las diferentes fases de aceleración. Además, es fundamental que la trayectoria siga siendo diferenciable para evitar que los motores desaceleren a velocidad cero.

El movimiento de ambos motores está sincronizado, con sus fases de aceleración coordinadas para garantizar un funcionamiento suave.

Finalmente, aquí hay una imagen de la generación exitosa de código del submodelo para la planificación de rutas. ¡La integración del objeto generado se puede realizar uno a uno siguiendo las descripciones proporcionadas por Phoenix Contact!

Nota:

El Makers Blog muestra aplicaciones e historias de usuarios de miembros de la comunidad que Phoenix Contact no prueba ni revisa. Úselos bajo su propio riesgo.