Model predictive control for machine tools

Robustness with respect to model errors

Authors

  • Christian Brecher RWTH Aachen
  • Thomas Berners RWTH Aachen
  • Alexander Epple RWTH Aachen

DOI:

https://doi.org/10.17560/atp.v59i11.1896

Keywords:

model-predictive control, robust control, machine tools, feed drives

Abstract

Model-predictive control has received growing attention in recent years due to increasing computing power and more accurate mathematical machine models. However, in connection with machine tools, P and PI controllers are still used in most cases. This paper presents a Model-Predictive Controller for the position control loop of feed drives. A main consideration is sufficient robustness with respect to model errors, whereby the dynamics of the positioning process should also be increased. The development of the controller takes place concerning robustness by means of structured singular value. Experimental validation shows that the model predictive controller fulfils the requirements both for robustness and for increased dynamics of the feed axis.

Author Biographies

Christian Brecher, RWTH Aachen

Prof. Dr.-Ing. CHRISTIAN BRECHER (geb. 1969) ist seit 2004 Lehrstuhlinhaber des Lehrstuhls für Werkzeugmaschinen am WZL der RWTH Aachen. Von 1990 bis 1995 absolvierte er sein Maschinenbaustudium an der RWTH Aachen, Fachrichtung „Fertigungstechnik“, wo er 2002 zum Dr.-Ing. promoviert wurde. Darüber hinaus ist Prof. Brecher Mitglied des Direktoriums des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnologie (IPT) in Aachen.

Thomas Berners, RWTH Aachen

THOMAS BERNERS, M. Sc. (geb. 1987) arbeitet seit 2014 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen der RWTH Aachen. Sein Forschungsgebiet umfasst die Entwicklung von neuen Regelungsmethoden für Produktionsanlagen.

Alexander Epple, RWTH Aachen

Dipl.-Ing. Dipl.-Wirt.-Ing ALEXANDER EPPLE (geb. 1984) leitet seit 2016 die Abteilung Maschinendatenanalyse & NC-Technik am Werkzeugmaschinenlabor der RWTH Aachen. Seine Forschungsgebiete umfassen die Optimierung und Simulation von Werkzeugmaschinen mit besonderem Augenmerk auf der Prozess-Maschine-Interaktion.

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Published

2017-11-17

Issue

Vol. 59 No. 11 (2017): atp edition - Automatisierungstechnische Praxis

Section

Article / Peer Review

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