TwinCAT Cogging Compensation para motores lineales AL8000

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Una solución de aprendizaje automático compensa las fuerzas de bloqueo magnético en los movimientos lineales de alta precisión

TwinCAT Cogging Compensation para motores lineales AL8000

Los servomotores lineales AL8000 de Beckhoff, altamente dinámicos, cumplen ahora con los requisitos más exigentes de precisión y sincronización con el nuevo software TwinCAT Cogging Compensation software (Engineering TE5920, Runtime TF5920). Esto hace que los motores lineales sean especialmente adecuados para aplicaciones de alta precisión, como fresadoras o máquinas de corte por láser. El software de compensación del bloqueo magnético utiliza el aprendizaje automático, que se integra perfectamente en TwinCAT y se aplica de forma totalmente automatizada.

Las fuerzas de bloqueo magnético en los motores lineales se deben a la atracción magnética entre el núcleo de hierro de la parte primaria y los imanes permanentes de la parte secundaria. Este efecto físico provoca un "bloqueo magnético" no deseado y desigual del motor, lo que significa que las aplicaciones con requisitos extremadamente altos de precisión y sincronización solamente pueden ejecutarse de forma limitada.

Aquí es donde los motores lineales AL8000, en combinación con el software TwinCAT Cogging Compensation ofrecen una solución óptima: las fuerzas de bloqueo magnético se compensan de forma fiable con la ayuda de este software, que no solo tiene en cuenta los efectos magnéticos, sino también los del diseño mecánico o las cadenas de energía. Como resultado, la gama de posibles aplicaciones para los motores lineales con núcleo de hierro AL8000 se amplía considerablemente.

La compensación del bloqueo magnético se basa en la aplicación totalmente automatizada del aprendizaje automático en TwinCAT. El software registra de forma independiente los datos de bloqueo magnético necesarios en la respectiva aplicación del cliente, como parte de un recorrido de referencia por toda la longitud de la pista magnética del motor lineal. Con la ayuda de los datos adquiridos de este modo, el software entrena una red neuronal que finalmente se integra en el sistema de control para el control previo de corriente.

Al adaptar de esta manera el control previo de corriente, el error de retardo puede reducirse hasta en un factor 7 y la sincronización de la máquina puede aumentar hasta en un factor 5 sin ningún cambio de hardware en AL8000.

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