Usługi z zakresu B+R. Oferta katedry UMK w Toruniu

Katedra Automatyki i Systemów Pomiarowych (KAiSP) jest jednostką działającą na Wydziale Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej (WFAiIS) Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w Toruniu (UMK) od 1 września 2017 r. Katedra prowadzi prace badawcze dotyczące sterowania napędami elektrycznymi i robotami, automatyzacji maszyn i urządzeń, projektowania układów pomiarowo-kontrolnych i ich implementacji w układach programowalnych oraz systemów generacji i pomiaru odcinka czasu.

Najnowsze wyniki badań

Najnowsze wyniki badań pracowników KAiSP zostały opublikowane w najbardziej prestiżowych czasopismach naukowych. W artykule „Real-Time Jerk Limited Feedrate Profiling and Interpolation for Linear Motor Multiaxis Machines Using NURBS Toolpaths”, opublikowanym w IEEE Transactions on Industrial Informatics [1] autorzy zaproponowali algorytm profilowania prędkości dla wysokowydajnych maszyn z napędami liniowymi sterowanych numerycznie. Opracowany algorytm uwzględnia ograniczenia prędkości, przyspieszenia i zrywu w osiach maszyny. W przypadku złożonych trajektorii ruchu pozwala to na ograniczenie prędkości, we fragmentach o dużej krzywiźnie, maksymalizując prędkość we fragmentach o małej krzywiźnie. Napędy liniowe są coraz częściej stosowane w wycinarkach laserowych, umożliwiając osiąganie bardzo dużych prędkości a tym samym krótkich czasów cykli produkcyjnych. W publikacji „A Novel Sensitivity Analysis to Moment of Inertia and Load Variations for PMSM Drives”, opublikowanym w IEEE Transactions on Power Electronics [2], przedstawiono wszechstronną analizę czułości układu napędowego na zmiany momentu bezwładności oraz momentu obciążenia. Zaproponowano oryginalne rozwiązanie umożliwiające badania układów napędowych zarówno w zakresie czasu, jak i częstotliwości. Analizie poddano kilka struktur regulacji: klasyczną, kaskadową, odporną oraz autorskie rozwiązanie bazujące na regulatorze ze sprzężeniem od wektora stanu.

Praca „Optimal scheduling for palletizing task using robotic arm and artificial bee colony algorithm”, zamieszczona w Engineering Applications of Artificial Intelligence [3], ukazuje bazujące na elementach sztucznej inteligencji rozwiązanie zapewniające optymalne planowanie zadania paletyzacji dla robota Kinova Gen3. Opracowany algorytm zapewnia znaczące zwiększenie wydajności przy jednoczesnym spełnieniu dodatkowych wymagań, jak np. zmniejszenie energii niezbędnej do paletyzacji pojedynczego elementu czy równomierny załadunek dostępnych kontenerów. Opracowane rozwiązanie może znaleźć zastosowanie w zrobotyzowanych systemach przemysłowych.

W artykule „Energy Efficient Local Path Planning Algorithm Based on Predictive Artificial Potential Field, opublikowanym w IEEE Access [4], zaproponowano algorytm planowania ścieżki autonomicznego robota mobilnego w nieznanym środowisku. Zastosowanie predykcji w procesie planowania ścieżki umożliwiło znaczące skrócenie czasu przejazdu oraz długości trasy i w rezultacie zmniejszenie zużycia energii. Zaproponowane rozwiązanie może być stosowane w robotach mobilnych przeznaczonych do transportu towarów i surowców w halach produkcyjnych i magazynach.

Usługi badawczo-rozwojowe

Doświadczenie pracowników KAiSP w praktycznej realizacji przemysłowych układów sterowania w połączeniu z wiedzą z obszaru zaawansowanych metod sterowania umożliwia realizację unikalnego zakresu usług badawczo-rozwojowych oraz praktycznych. Pracownicy KAiSP posiadają certyfikaty Siemens CNC – Trainer, pozwalające na prowadzenie certyfikowanych szkoleń z obsługi układów sterowania numerycznego Siemens Sinumerik. Szkolenia takie prowadzone są nieodpłatnie dla studentów w ramach kierunku Automatyka i Robotyka. Trenerzy mogą również prowadzić szkolenia komercyjne dla pracowników przemysłu, w ramach których uzyskać można oficjalny certyfikat firmy Siemens.

Katedra Automatyki i Systemów Pomiarowych oferuje przygotowanie ekspertyz z zakresu układów sterowania maszyn, robotów, automatyzacji procesów technologicznych, integracji urządzeń automatyki. Wiedza ekspercka w zakresie sztucznej inteligencji, algorytmów optymalizacji, układów regulacji, układów napędowych, systemów czasu rzeczywistego, robotyki przemysłowej i mobilnej pozwala na zaoferowanie współpracy w przygotowaniu i realizacji projektów badawczo-rozwojowych, w tym finansowanych ze środków zewnętrznych (PARP, NCBR).

Pracownicy KAiSP realizują również usługi badawczo-rozwojowe w zakresie badania dokładności maszyn sterowanych numerycznie (CNC) z wykorzystaniem precyzyjnej aparatury do pomiaru położenia. Katedra dysponuje interferometrem laserowym Renishaw XL-80 oraz prętem kinematycznym Renishaw Ballbar QC20. Badania te umożliwiają zweryfikowanie błędów geometrii maszyn (np. błędów prostopadłości czy prostoliniowości) zarówno dla osi liniowych, jak i obrotowych, a następnie ich ewentualną korektę. Możliwy jest też pomiar błędów dynamicznych, np. ugięcia elementów maszyn przy szybkich przemieszczeniach.

Oferta usług badawczo-rozwojowych obejmuje również projektowanie i badania przekształtników energoelektronicznych oraz napędów elektrycznych stosowanych w obrabiarkach, odnawialnych źródłach energii i elektromobilności. Zaplecze badawcze dostosowane jest do weryfikacji laboratoryjnej opracowanych układów, pozwalając na bezpośredni pomiar sygnałów sterujących, a także napięć i prądów badanych przekształtników. Dodatkowo sześciokanałowy analizator mocy umożliwia pomiar sprawności energetycznej oraz strat mocy występujących badanym urządzeniu. W opracowywanych urządzeniach stosowane są systemy mikroprocesorowe z układami STM32 oraz Texas Instruments C2000, na których implementowane są klasyczne struktury sterowania, jak i autorskie zaawansowane algorytmy podnoszące jakość regulacji [2].

W 2023 r. Katedra Automatyki i Systemów Pomiarowych zostanie przeniesiona do nowego kompleksu budynków – Centrum Nauk Technicznych UMK w Toruniu [5]. Nowa baza lokalowa oraz zaplecze badawczo-dydaktyczne wpłyną pozytywnie na rozwój nauk technicznych na UMK i poszerzą zakres usług badawczo-rozwojowych oferowanych przez KAiSP.

Bibliografia

[1] K. Erwinski, A. Wawrzak, M. Paprocki, „Real-Time Jerk Limited Feedrate Profiling and Interpolation for Linear Motor Multiaxis Machines Using NURBS Toolpaths,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 18, no. 11, str. 7560–7571, 2022, doi: 10.1109/TII.2022.3147806.
[2] T. Tarczewski, R. Szczepanski, K. Erwinski, X. Hu, L. M. Grzesiak, „A Novel Sensitivity Analysis to Moment of Inertia and Load Variations for PMSM Drives,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 37, no. 11, str. 13299–13309, XI. 2022, doi: 10.1109/TPEL.2022.3188404.
[3] R. Szczepanski, K. Erwinski, M. Tejer, A. Bereit, T. Tarczewski, „Optimal scheduling for palletizing task using robotic arm and artificial bee colony algorithm,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 113, 2022, 104976, doi: 10.1016/j.engappai.2022.104976.
[4] R. Szczepanski, T. Tarczewski, K. Erwinski, „Energy Efficient Local Path Planning Algorithm Based on Predictive Artificial Potential Field,” IEEE Access, vol. 10, str. 39729–39742, 2022, doi:10.1109/ACCESS.2022.3166632.
[5]  T. Tarczewski, Centrum Nauk Technicznych, Głos Uczelni, nr 5-8 (408), VI. 2022, str. 33–38.

źródło: Automatyka 4/2023