Prognostica e Manutenzione Preventiva

Autori: Cesare Fantuzzi, Riccardo Rubini, Marco Cocconcelli, Cristian Secchi, Michele Cotogno e Giovanni Prata
Articolo pubblicato su Automazione Integrata, Giugno 2012

La prognostica è la previsione dei guasti basata sulla osservazioni di variazioni di parametri operativi di un sistema industriale durante il suo normale ciclo di funzionamento. L’obiettivo quindi consiste nel predire un guasto incipiente prima che questo provochi un fermo macchina, spesso con conseguenze disastrose sul ciclo produttivo e sulla integrità stessa della macchina.

La manutenzione predittiva viene effettuata a seguito dell'individuazione di uno o più parametri della macchina che vengono misurati ed estrapolati utilizzando appropriati modelli matematici allo scopo di individuare il tempo residuo prima del guasto. A tal scopo, nella letteratura corrente, vengono usati diverse metodologie, che possono essere riassunte come segue:

Analisi tribologiche sui lubrificanti, allo scopo di individuare variazioni di condizioni chimico fisiche (viscosità, acidità, alterazioni chimiche), la presenza di contaminanti (acqua, polveri, fluidi di processo) o la presenza di polveri metalliche provenienti da usura, condizioni quindi che possono essere legate ad un tempo residuo al guasto. Queste tecniche sono però difficilmente automatizzabili e debbono essere fatte a campione e fuori linea.
La misura delle vibrazioni, allo scopo di individuare componenti meccaniche che si siano usurate, disallineate o danneggiate. Nel caso di azionamenti elettrici, la misura delle vibrazioni possono essere messe in relazione a misure delle correnti degli avvolgimenti. Queste misure possono essere effettuate in linea, e nel caso delle misure di correnti, non necessitano di sensori aggiuntivi, accelerometri nel caso della misura delle vibrazioni, in quanto la misura di corrente è già implicita nella implementazione del sistema di controllo. In questo caso, l’applicazione della metodologia richiede lo sviluppo di algoritmi per l’analisi del segnale, in genere di tipo frequenziale (Trasformate di Fourier), o miste (Wavelets e Trasformate di Hilbert-Hwang), che però, nei casi di movimenti a velocità variabile, tipici del contesto della automazione di macchina, non sono ancora state completamente sviluppate, e mancano reali applicazioni industriali per questa casistica.
La termografia dei componenti, allo scopo di individuare riscaldamenti prodotti da attriti dovuti a cause analoghe viste al punto precedente, usure e malfunzionamenti meccanici. Tale tecnica però è difficile da usare nel campo della automazione in quanto il riscaldamento può essere causato da fenomeni del tutto normali, quali il naturale riscaldamento insito alle perdite resistive negli avvolgimenti dei motori elettrici.

All’interno delle attività del laboratorio LIAM (Laboratorio Industriale Automazione Macchine per il packaging) attivo presso il centro per l’innovazione CRIT a Vignola (Modena), opera un gruppo di esperti per la ricerca applicata nel settore della prognostica. Il gruppo comprende ricercatori universitari affiliati all’Università di Modena e Reggio Emilia e ricercatori e ingegneri delle aziende associate, il cui obiettivo è quello di definire una procedura operativa rivolta alla gestione della manutenzione predittiva per la diminuzione dei fermi macchina non programmati e per l’incremento della produttività della macchina e della linea di produzione. La procedura è sviluppata attraverso l’applicazione di metodiche innovative a casi di studio aziendali, con lo scopo di poter essere facilmente generalizzata alle applicazioni più comuni nell’industria del Packaging.

Piano di Lavoro

Il piano di lavoro delle attività è suddiviso nei seguenti passi:

Individuazione della casistica di guasto. In questa fase si analizza come un guasto possa avvenire e in che maniera influenza il processo produttivo. In questa fase risultano molto utili le statistiche elaborate da parte delle aziende relativamente allo storico dei guasti che sono avvenuti nelle macchine installate e funzionanti presso i clienti. Un altro approccio, utile nel caso di macchine in corso di progettazione e non ancora installate, consiste nella analisi FMECA (Failure Mode, Effects and Critical Analysis).
Determinazione di una “firma” di guasto. In questa fase si studia un metodo per la determinazione di un segnale o una combinazione di segnali che sia significativo rispetto ad un guasto incipiente. In base alla letteratura scientifica corrente e alla esperienza dei partner di progetto, in questa fase vengono definiti i segnali caratteristici del processo, ad esempio vibrazioni misurate con un accelerometro, correnti impresse dagli azionamenti elettrici, pressioni di olio nei circuiti oleodinamici, etc. su cui effettuare misure ed acquisizioni per compilare un data base storico che consenta di mettere in evidenza derive temporali con guasti incipienti.
Sviluppo degli algoritmi per l’analisi del segnale. Allo scopo di determinare le evidenze di guasto (altrimenti dette “firme” o “signature”), occorre elaborare i segnali acquisiti per mettere in evidenza le variazioni da una condizione normale di regime che siano significative per individuare il guasto incipiente. In base alla letteratura corrente e alla esperienza dei proponenti, i metodi più usati per l’analisi del segnale sono i metodi legati alle trasformazione dei segnali su base temporale (Trasformate di Fourier, Trasformate di Hilbert-Huang e Wavelets sono i metodi più usati) per ottenere valori significativi. Nel caso poi di moti a velocità variabile, tipici dei profili di moto per le macchine automatiche, tali metodi sono modificati mediante algoritmi di “order tracking” che hanno lo scopo di riportare le grandezze acquisite a velocità di funzionamento variabile a grandezze a variazione di spazio constante, e quindi sono funzionali alla applicazione dei metodi sviluppati per i moti a velocità costante.Metodi per la gestione dell’allarme di guasto. Una volta individuata una firma di guasto, occorre definire un algoritmo per la gestione dell’allarme verso l’operatore. L’algoritmo deve filtrare le “firme” di guasto generate dall’algoritmo per l’analisi del segnale e produrre un segnale di allarme per l’operatore che andrà ad attivare le procedure idonee per la gestione dell’evento. In base alla letteratura corrente si andranno a studiare metodologie basate su valori di soglie ed analisi statistiche sul numero di eventi generati in un periodo di tempo prefissato, allo scopo di generare segnali di avviso di guasti incipienti affidabili e riducendo le possibilità di falsi allarme.
Acquisizione delle Tecnologie per la registrazione ed elaborazione del segnale di processo. Questa attività riguarda lo sviluppo di nuove tecnologie per l’acquisizione del segnale di processo da cui ricavare tramite elaborazione la firma di guasto. La procedura consisterà nella individuazione dei sensori più idonei per l’acquisizione del segnale di processo nei casi di studio che si analizzeranno. Si analizzerà inoltre il caso in cui la rilevazione del guasto incipiente necessità l’introduzione di sensori aggiuntivi rispetto a quelli utilizzati per il controllo di macchina, essendo il caso tipico quello in cui occorre misurare una vibrazione di un sistema meccanico sotto analisi per valutarne lo stato di salute.

Output di Progetto

I risultati del progetto si possono evidenziare come:

Ricognizione tecnologica sui sensori che possono essere convenientemente utilizzati per la misura di segnali di processo utili per la determinazione di firme di guasto. In particolare, verranno individuati e provati diversi tipi di sensori, ad esempio nuovi tipi di accelerometri a basso costo, che normalmente non sono utilizzati nella realizzazione di una macchina automatica.
Nuovi algoritmi per l’elaborazione dei segnali allo scopo di determinare firme di guasto. Tali algoritmi saranno sviluppati e testati ed andranno a formare una libreria di componenti software scritti in linguaggio “C” che potranno essere riutilizzati in diversi progetti ed eventualmente messi a disposizione per altre aziende, tenendo conto dei vincoli di riservatezza e proprietà intellettuale definiti relativamente alle attività del laboratorio.

Vista la sostanziale similarità tra i componenti delle macchine automatiche in termini di struttura (componenti meccatroniche azionate da motori elettrici controllati elettronicamente), i risultati e le tecnologie abilitanti saranno del tutto estensibili ad ampie casistiche nel reparto industriale dei costruttori di macchine automatiche per il packaging.

LIAM / Pagina 2

Pubblicato il: 14 Giugno 2012

Collaudo virtuale di macchine automatiche

Il Collaudo Virtuale consente di risolvere prima i problemi di integrazione tra le diverse tecnologie cooperanti in una macchina automatica basandosi su un Prototipo Virtuale realizzato in un ambiente CAD 3D evoluto.

Autori: Alberto Vergnano, Università di Modena e Reggio Emilia - Luca Goldoni, Consorzio LIAM
Articolo pubblicato su Automazione Integrata, Maggio 2012

Processo di sviluppo di macchine automatiche

Le moderne macchine automatiche sono complessi sistemi meccatronici le cui prestazioni finali dipendono pesantemente dall’interazione sinergica tra i gruppi meccanici e le logiche di controllo che li governano e coordinano. Lo sviluppo di una macchina automatica coinvolge pertanto molti progettisti con diverse competenze tecniche, che devono però seguire processi sequenziali e separati, utilizzando strumenti di progettazione specializzati. Quindi l'integrazione tra comportamenti meccanici e logiche di controllo viene conseguita con la risoluzione dei problemi in fase di collaudo della macchina in officina. In questa fase possono emergere diversi problemi che portano a ritardi di consegna, maggiori costi e prestazioni non ottimizzate.

In particolare il software di controllo è determinante per le prestazioni finali di una macchina automatica, tuttavia la sua progettazione ed il suo debug avvengono prevalentemente sul prototipo fisico, quando eventuali problemi, necessità e opportunità di modifica comportano tempi e costi molto elevati.

I cicli di lavoro vengono spesso definiti dall'ingegneria meccanica, le cui soluzioni progettuali vengono per lo più sviluppate considerando il comportamento nominale dei singoli meccanismi della macchina. Scenari che includono variazioni delle condizioni operative, transitori o errori vengono valutati con molta difficoltà. Le stesse simulazioni meccaniche non comprendono il comportamento delle logiche di controllo, che possono modificare pesantemente il comportamento dei moduli e del sistema intero.

Le prestazioni della macchina, a partire dagli stessi tempi ciclo e dalla produttività, vengono stimate con una certa approssimazione, e poi verificate solo nelle fasi di collaudo. Questo modo di procedere lascia molte incertezze nel processo di progettazione, che può trovarsi di fronte ad ostacoli inaspettati per il successo dell'iniziativa aziendale.

L'obiettivo della ricerca è quello di integrare le diverse fasi di sviluppo attraverso un Collaudo Virtuale, che consiste nella verifica e nella messa a punto delle prestazioni della macchina tramite la predisposizione di un Prototipo Virtuale in cui sono integrate la meccanica ed il software di controllo. In questo modo le diverse aree dell'ingegneria potranno confrontarsi, sviluppare ed ottimizzare congiuntamente le diverse soluzioni tecniche prima di ricorrere ad un prototipo fisico.

Sviluppo di Prototipi Virtuali per il Collaudo Virtuale

Questa attività di ricerca intende realizzare una tecnologia abilitante di Collaudo Virtuale attraverso l’impiego di un Prototipo Virtuale. La prima fase della ricerca consiste nell’analisi dello stato dell’arte e sviluppo di un metodo di Collaudo Virtuale. Questa fase prevede l’approfondimento delle problematiche da affrontare in relazione agli specifici processi di sviluppo delle macchine automatiche per il packaging delle aziende del laboratorio LIAM.

Il Collaudo Virtuale è una nuova attività da integrare nei processi aziendali di progettazione. Per fornire un supporto efficace al processo di collaudo, il Prototipo Virtuale dev'essere realizzato in un ambiente avanzato CAD 3D, sia per interfacciarsi con gli strumenti di progettazione meccanica con l'integrazione di tecniche di modellazione multifisica dei comportamenti di apparati, attuatori e sensori, sia per riprodurre la necessaria interattività con la macchina durante lo sviluppo ed il debug del software di controllo IEC 61131.

Vi sono diversi possibili approcci all’integrazione del sistema di controllo con il modello comportamentale della macchina. Per quanto riguarda le macchine automatiche non sembra al momento conveniente prescindere dagli strumenti proprietari di configurazione e sviluppo del software, nonchè dal reale funzionamento dell’hardware dei sistemi di controllo. La simulazione interattiva viene pertanto realizzata con un approccio Hardware in the Loop, in cui la reale CPU di controllo viene collegata tramite un cablaggio virtuale con il modello della simulazione.

Si stanno sviluppando sistemi di simulazione sia Hard Real Time che Virtual Time. Nel primo caso, spesso preferibile, possono risultare critici il cycle time della comunicazione e le dimensioni del modello. Il secondo

caso è adatto per quei sistemi PC based che consentono di rallentare il controllore reale. In entrambi i casi sono state sviluppate interfacce di comunicazione e protocolli di sincronizzazione ad hoc.

A differenza di una simulazione meccanica tradizionale, un prototipo virtuale viene eseguito a ciclo continuo, a partire dall’avviamento meccanico ed elettrico e per tutti gli scenari operativi nominali e non. Di fondamentale importanza sono le modalità di transizione tra i diversi scenari. Un prototipo virtuale inoltre deve disporre di tutto quanto necessario all’interazione con il software di controllo reale. In particolare i diversi controlli di consistenza rendono spesso necessaria la modellazione dell’intera macchina, portando a modelli di notevoli dimensioni il cui peso computazionale deve essere ottimizzato.

Una seconda fase prevede lo sviluppo e poi l’aggiornamento di librerie di componenti e moduli per prototipi virtuali riutilizzabili, al fine di rendere il Collaudo Virtuale un'attività compatibile con le tempistiche aziendali. In particolare diventa importante il concetto di scalabilità del modello per cui, a seconda della fase di avanzamento del progetto e a seconda del modulo considerato, si definiscono diversi livelli di approfondimento, a partire da un comportamento nominale fino a considerare errori e fenomeni sempre più approfonditi.

Nella creazione dei moduli si integrano talvolta altri strumenti di modellazione multifisica e progettazione integrata più specializzati, per riutilizzare diversi ambiti di conoscienza verticali, come nel caso del motion control, e quindi ottenere un maggiore livello di dettaglio ove necessario.

Infine nella terza fase si costruirà un prototipo di una macchina automatica governato dalle reali logiche di controllo. Il metodo e le tecniche sviluppate saranno quindi sperimentate su una macchina del settore farmaceutico, scelta come caso studio, ed i risultati saranno a disposizione dei partecipanti al LIAM per una valutazione approfondita.

Grazie al Collaudo Virtuale i modelli creati dai progettisti meccanici possono essere arricchiti da complesse logiche di funzionamento e non è necessario aspettare l’implementazione del software di controllo sulla macchina reale per verificare anche solo i cicli e i tempi ciclo. Su un prototipo virtuale si possono verificare interattivamente e razionalizzare le scelte progettuali per conseguire migliori prestazioni ed incrementate doti di flessibilità e robustezza operativa.

I modelli virtuali abilitano anche una migliore formalizzazione dei principi di funzionamento e delle specifiche di progetto, fondamentali per l’implementazione delle logiche di controllo. I progettisti software possono anticipare le fasi di sviluppo e debug, affrontandole a diversi livelli di dettaglio. A seconda della fase di avanzamento del dettaglio del prototipo è, infatti, possibile testare le logiche di controllo, i movimenti e i sincronismi, fino alle dinamiche elettriche e meccaniche, agli scenari non nominali e alle funzioni ausiliarie di homing, emergenza e ripristino.

Grazie al collaudo virtuale è possibile sviluppare procedure per l’ottimizzazione della produttività finale, anche in condizioni degradate e di produzione flessibile, e delle strategie di sensorizzazione ed attuazione. Si disporrà quindi in conclusione di una piattaforma tecnologica su cui validare le logiche di controllo IEC 61131 ed ottimizzare le prestazioni finali della macchina automatica simulandone il comportamento prima dell’effettiva costruzione, favorendo una progettazione integrata di soluzioni tecnologiche innovative.

LIAM / Pagina 2

Pubblicato il: 24 Aprile 2012

LIAM – Benchmarking di piattaforme commerciali per l’automazione

Le prestazioni di una moderna macchina automatica, dal punto di vista funzionale e prestazionale, dipendono primariamente dalle scelte progettuali operate in sede di definizione della sua struttura meccanica. Tuttavia, fondamentale è anche il ruolo svolto dal sistema di elaborazione preposto al controllo della macchina, essendo sempre più ampio e rilevante lo spettro dei compiti a esso affidati. Oltre alle attività strettamente inerenti l’automazione dei cicli di lavorazione della macchina, esso è tipicamente chiamato a espletare altre funzionalità complementari, ma non meno importanti, come l’emulazione del comportamento di tradizionali organi meccanici o l’adattamento dinamico delle strategie e dei parametri di controllo in relazione a differenziate esigenze produttive.

Le moderne architetture.
Dal punto di vista hardware, la progettazione del sistema di controllo può avvalersi di un mercato ricco di risorse tecnologicamente avanzate, scalabili e interoperabili. La rapida crescita delle funzioni presenti nei moderni sistemi di controllo rende sempre più complessa per il progettista la scelta dell’architettura hardware più adatta in termini di:

scelta di un’architettura centralizzata o distribuita;
scelta del fieldbus di cui avvalersi per il collegamento dei dispositivi;
scelta del motion control;
scelta dell’ambiente di sviluppo.

Spesso queste scelte vengono effettuate in maniera separata e indipendente senza analizzare gli effetti della loro integrazione.
L’attività di benchmarking nasce con lo scopo di analizzare e valutare le principali soluzioni tecnologiche dei maggiori fornitori presenti sul mercato. I fornitori che stanno collaborando con il laboratorio LIAM per questa attività sono: B&R, Beckhoff, Mitsubishi, Omron, Rockwell, Schneider, Siemens. L’attività è focalizzata sull’analisi di soluzioni di controllo PLC-based, PCbased e di architetture multicore. Il benchmarking non deve essere interpretato solo come una mera attività di misurazione, bensì come un’attività che, partendo dallo studio della tecnologia, vuole analizzare le moderne architetture per l’automazione con un approccio metodologico.

Analisi architetture.
Per lo studio delle soluzioni di controllo PLC-based e PC-based, l’attività è divisa in tre fasi che permettono di eseguire in prima battuta un’analisi sui singoli componenti e in un secondo momento una serie di test rivolti all’integrazione delle varie parti del sistema di controllo. Le tre fasi individuate sono:

prove su singoli dispositivi (I/O, CPU, bus di campo);
prove su motion control;
sviluppo di un’applicazione tipica del mondo packaging.

Le prove sui dispositivi intendono analizzare le prestazioni dei tempi di scrittura-lettura degli I/O, i tempi di reazione del sistema a eventi esterni, la banda passante dei dispositivi analogici, le prestazioni delle CPU in termini di tempo di esecuzione, determinismo del tempo di ciclo, algoritmi di schedulazione dei task e valutazione del jitter e i ritardi introdotti da isole remote collegate tramite bus di campo. Il laboratorio sta lavorando anche per automatizzare tutte le procedure di test. Si pensi al classico esempio della valutazione della banda passante o della distorsione introdotta da moduli di I/O di tipo analogico. Spesso è l’operatore a dover aumentare manualmente (con enorme dispendio di tempo) la frequenza del segnale che costituisce l’ingresso del componente da testare. Questo processo può essere automatizzato usando schede di acquisizione pilotate da “motori intelligenti”.

Utilizzando schede di acquisizione USB, oppure soluzioni National Instruments basate su CompactDaq, è possibile generare la variazione del segnale in maniera automatica: i dati acquisiti dal modulo vengono trasferiti mediante comunicazione OPC al computer di raccolta dati, che, mediante l’utilizzo di ambienti evoluti come LabVIEW o Matlab, esegue un’analisi run-time dei dati. Un altro esempio di automatizzazione di una procedura di test è quello della valutazione dei ritardi e dei jitter presenti nella comunicazione tra isole remote di I/O. L’attivazione contemporanea di più uscite a fronte di ingressi esterni rappresenta un classico esempio di test per l’analisi di queste prestazioni. Anche in questo caso l’operatore solitamente si trova a dover salvare manualmente i pochi dati ricavati da un oscilloscopio. Spesso si tratta di valori medi del segnale o valori che fanno riferimento al caso migliore o quello peggiore: non è possibile ricavare e valutare, per esempio a fronte di 500.000 attivazioni contemporanee delle uscite, tutti i ritardi presenti tra uscita e uscita. Per fare un’operazione di questo tipo con i classici strumenti di misurazione, l’operatore dovrebbe salvare manualmente tutte le forme d’onda per poi implementare un’analisi off-line dei dati salvati (dati che per acquisizioni di cinque o anche sei ore possono raggiungere le centinaia di Gbyte). Anche in questo caso, utilizzando schede di acquisizione intelligenti è possibile, tramite ambienti evoluti come LabVIEW e Matlab, eseguire un’acquisizione run-time dei dati e svolgere una completa analisi statistica dei dati.

Analisi motion control.
Le prove sul motion control vogliono investigare sia alcuni aspetti software, come l’implementazione di camme e riduttori elettrici, le funzionalità masterslave e gli algoritmi di auto-tuning forniti dai relativi ambienti di programmazione, sia aspetti legati all’hardware, come le prestazioni dinamiche in termini di precisione di inseguimento del set-point, di precisione nell’esecuzione di sincronismi e dell’impatto che il motion control ha sul sistema di controllo sia dal punto di vista della comunicazione, che dell’esecuzione del codice. L’ultima fase dell’analisi sul motion prevede di valutare l’architettura di controllo unendo hardware e software, attraverso lo sviluppo di un’applicazione tipica nel mondo del packaging (macchina per incollaggio al volo). L’attività di benchmarking valuterà anche l’ambiente di sviluppo attraverso l’analisi delle funzioni di debug messe a disposizione, dei linguaggi disponibili (IEC 61131, C), della facilità con cui il codice può essere riutilizzato implementando librerie standard, dell’integrazione con la parte di motion control, con la safety e con ambienti di virtual engineering come Matlab/Simulink e strumenti CAD.

L’ultima importante parte delle attività riguarda l’analisi delle prestazioni di piattaforme basate su sistemi multicore per applicazioni industriali. Non sempre, infatti, si conoscono le reali prestazioni di queste nuove tecnologie che stanno invadendo il mercato dell’automazione: utilizzare N-core non significa banalmente moltiplicare per N le prestazioni del sistema. In un sistema SMP (Symmetric Multi Processing), la gestione ottima delle sezioni critiche è diversa da quella tradizionale e richiede altre competenze. Ad oggi, non esiste un unico modello di riferimento per approcciarsi allo sviluppo di piattaforme multicore. Si sono affermati sostanzialmente tre macromodelli operativi, SMP, AMP (Asymmetric Multi Processing) e HyperVisor (Virtual Machine Manager), caratterizzati da profonde differenze a livello tecnologico e da un differente rapporto costi/benefici in funzione dello scenario applicativo nel quale vengono utilizzati. Senza un approccio sistematico che permetta di capire pregi e difetti di queste soluzioni innovative, si rischia di essere “abbagliati” dalle strategie di marketing dei fornitori e di perdere di vista la realtà dei fatti. Per valutare meglio le proposte attuali e quelle del prossimo futuro, il laboratorio LIAM sta eseguendo un’analisi delle architetture SMP, AMP e HyperVisor sia dal punto di vista teorico, sia schematizzando e valutando delle realizzazioni pratiche.

Articolo pubblicato anche su Automazione Integrata

LIAM / Pagina 2

Pubblicato il: 25 Gennaio 2011

LIAM: al via il laboratorio collaborativo per l’automazione industriale

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