Abstract
Energieverbruik van industriële machines verminderen is cruciaal voor het klimaat. Energiebesparing bij positiegestuurde systemen kan door de positiefunctie te optimaliseren tussen vaste, door de gebruiker gedefinieerde start- en eindpunten, waarbij alleen aangepaste drive instellingen nodig zijn voor een eenvoudige en goedkope implementatie. State-of-the-art optimalisatoren gebruiken complexe, machinespecifieke modellen, wat machinebouwers afschrikt. Bovendien maken modelleerfouten, en veranderingen in machinegedrag over tijd, geoptimaliseerde bewegingsprofielen in de praktijk suboptimaal. Dit project stelt een nieuwe oplossing voor door het bewegingsprofiel tijdens de machinewerking te optimaliseren, waardoor complexe modellen overbodig worden. Bovendien lopen bestaande algoritmen vaak vast in een lokaal optimum, waarbij tot 11,3% van het energiebesparingspotentieel gemist wordt. Dit project stelt twee stappen voor om een globaal optimum te bekomen. Ten eerste, het gebruik van een globaal optimalisatiealgoritme. Ten tweede kan de formulering van het bewegingsprofiel, vaak beperkt tot specifieke basissen (bijv. polynomen, splines), het onthullen van het globale optimum beperken. Dit project gebruikt Gaussische Processen om bewegingsprofielen te beschrijven, waardoor het optimalisatiepotentieel niet langer beperkt is. Alleen een online bewegingsprofiel optimalisatie zonder vooraf gedefinieerde profielbasissen kan resulteren in een globaal minimale energiebehoefte.
Onderzoeker(s)
Onderzoeksgroep(en)
Project type(s)