Beheersen van de complexiteit en gesloten-lusprestaties van optimale lineaire feedbackcontrollers voor mechatronische systemen

De complexiteit van mechatronische systemen in industrie en samenleving neemt voortdurend toe omdat vereisten om met wisselende omstandigheden en omgevingen te kunnen omgaan steeds strenger worden, alsook door de vraag naar steeds meer functionaliteiten. Daarmee samenhangend is het integreren van steeds meer sensoren en actuatoren, wat aanleiding geeft tot een multivariabel karakter en tijdsafhankelijke dynamiek. Het ontwerpen en afstellen van regelaars voor deze systemen wordt steeds moeilijker, meer uitdagend en tijdrovend. Deze toenemende complexiteit hangt ook gedeeltelijk samen met PID-achtige structuur van de industriële regelaar. Deze structuur is namelijk niet geschikt om het hoofd te bieden aan de toenemende systeemcomplexiteit. Geavanceerde ontwerptechnieken voor optimale en robuuste regelaars kunnen een waardig alternatief worden om met deze toenemende complexiteit om te gaan en kunnen de nieuwe standaardmethode worden voor het ontwerp van regelaars. Deze optimale robuuste controletechnieken zijn algemeen bekend in de academische wereld, maar hun doorbraak in de industrie is echter nog niet gerealiseerd. Ingenieurs in de industrie zijn nog steeds terughoudend om deze nieuwe technieken te adopteren en dit vanwege het gebrek aan gebruiksvriendelijke software om hen bij het ontwerp te ondersteunen.

Het MECO-onderzoeksteam van het Departement Werktuigbouwkunde, KU Leuven, is in 2014 begonnen met de ontwikkeling van de Linear Control Toolbox (LCToolbox) om het ontwerp van robuuste optimale regelaars te vergemakkelijken en deze geavanceerde ontwerptechnieken dichter bij de industriële praktijk te brengen. LCToolbox is een open-source, op Matlab gebaseerde toolbox die een regeltechnicus ondersteunt bij het modelleren, identificeren en het ontwerpen van geavanceerde feedbackregelaars. Dit proefschrift draagt bij aan de ontwikkeling van deze toolbox op de manieren die in de volgende paragrafen worden beschreven.

Een nieuwe oplossingsmethode voor het ontwerp van regelaars voor systemen met lineaire parameter-variërende (LPV) dynamica werd geïntegreerd in de toolbox. Het potentieel van deze ontwerpmethode wordt gedemonstreerd op een experimentele portaalkraanopstelling. Vervolgens wordt de schaalbaarheid van deze oplossingsmethode gedemonstreerd op 2-DOF manipulator, resulterend in een multi-input multi-output regelaar gebaseerd op een LPV  model van deze manipulator. De integratie van deze nieuwe oplossingsmethode in de toolbox  en de toepassingsvoorbeelden moeten de regeltechnicus in staat stellen om deze geavanceerde ontwerptechnieken enigszins probleemloos toe te passen op complexe industriële systemen met tijd-variërende dynamica.

Bovendien kan een ingenieur de uitdaging aangaan om voor complexe multivariabele systemen de optimale selectie/plaatsing van sensoren en actuatoren te bepalen, met als doel de afweging tussen complexiteit van de regelaar en gewenste gesloten-lus performantie. Hoewel er reeds literatuur bestaat over optimale sensor- en actuatorselectie/plaatsing, ontbreekt een systematische methode om gelijktijdig geavanceerde regelaars te ontwerpen en sensoren en actuatoren optimaal te selecteren. Dit proefschrift stelt een dergelijke systematische methodologie voor waarbij dit ontwerp op twee verschillende manieren geformuleerd wordt als een convex optimalisatieprobleem. De voorgestelde methoden zijn gevalideerd op basis van casestudies en de resultaten tonen de bruikbaarheid van deze methoden aan met betrekking tot vereiste rekenkracht en benodigde rekentijd.

Naast de selectie van sensoren en actuatoren, hangt de complexiteit van de controller ook af van de complexiteit van het gebruikte model en de gemodelleerde onzekerheid. Deze bepalen ook de robuustheid en prestaties van de regelaar. Om met deze selectie en afweging om te gaan, stelt dit proefschrift een methodologie voor om op systematische manier modellen te vergelijken en de regeltechnicus te ondersteunen bij het selecteren van model en onzekerheidsgewicht tijdens het ontwerp van een robuuste regelaar, om zodoende de complexiteit van de regelaar te beheersen.