Un contrôle de mouvement plus intelligent pour une fabrication intelligente

Le contrôle de mouvement est l'une de mes disciplines préférées. Je me souviens de l'été que j'ai passé dans le laboratoire de mon université à travailler sur des contrôleurs pour systèmes instables. Les outils dont je disposais étaient incroyablement avancés pour l'époque, mais le contrôle de mouvement a heureusement beaucoup progressé depuis.

Les usines du monde entier doivent en faire plus avec moins. Les perturbations continues de la chaîne d'approvisionnement, la relocalisation et la délocalisation à proximité, et les préoccupations liées à l'impact environnemental poussent les fabricants à faire de plus en plus preuve d'agilité et de résilience.

Pour y parvenir, les usines ont besoin d'un contrôle de mouvement plus intelligent. La Figure 1 illustre les raisons de cette nécessité : le contrôle de mouvement est un élément central dans de nombreux procédés de fabrication. Les systèmes de contrôle de mouvement sous-jacents doivent répondre à ces mêmes critères pour que l'usine puisse être rentable, réactive et robuste.

Figure 1 : Les usines intelligentes impliquent un large éventail d'applications de contrôle de mouvement. (Source de l'image : Analog Devices)

Dans cet article, je vais expliquer comment atteindre ces objectifs avec le contrôle de mouvement haute précision et la surveillance de l'état des machines. Je vais détailler en quoi ces techniques constituent des éléments critiques de la tendance à la transformation numérique, qui mènera à des usines véritablement intelligentes.

Contrôle de mouvement haute précision

Un contrôle de mouvement plus intelligent commence par des mesures du courant et de la position à plus haute précision, ce qui crée des opportunités de réduire le gaspillage tout en optimisant la réactivité et le flux de production. La précision de tout système de contrôle dépend de ses capteurs.

Même s'il existe de nombreuses options pour la détection de position, les capteurs magnétiques sont particulièrement intéressants, car ils offrent une haute résolution à un coût moins élevé que les codeurs optiques. Ils sont plus robustes dans les applications sujettes à la poussière et aux vibrations, et leur nature sans contact réduit l'usure.

Cependant, les capteurs magnétiques peuvent être sensibles aux interférences provoquées par des champs magnétiques externes et à l'influence des matériaux qui les entourent. Leur précision peut également être affectée par les variations de température, et un étalonnage peut être nécessaire pour garantir cette précision, ce qui peut réduire leurs avantages en termes de coût et de fiabilité. Par ailleurs, de nombreux capteurs magnétiques sont performants uniquement à portée réduite, ce qui limite leurs applications.

Pour trouver le juste équilibre, les capteurs à magnétorésistance anisotrope (AMR) sont une bonne solution. Contrairement aux capteurs à effet Hall, à magnétorésistance géante (GMR) et à magnétorésistance à effet tunnel (TMR), les capteurs AMR sont robustes dans les environnements magnétiquement difficiles et garantissent une précision avec de grandes tolérances d'entrefer. La nécessité d'étalonnage et de maintenance est considérablement réduite, car les capteurs AMR ne connaissent pas de dégradation ni d'erreur angulaire dans ces conditions.

La gamme de capteurs angulaires ADA4571 d'Analog Devices est un bon exemple. Ces capteurs, équipés de circuits intégrés de mise en forme des signaux, simplifient la détection de position avec une exactitude absolue plus élevée pour les applications de servomoteur et d'entraînement moteur. Les capteurs ADA4571 incluent des moteurs d'étalonnage intégrés qui garantissent des erreurs inférieures à 0,5° sur une vaste plage de températures (Figure 2).

Figure 2 : Erreur typique des capteurs ADA4571 pour VDD = 5,5 (à gauche), qui peut être améliorée en activant la fonction de commande de gain (CG) intégrée (à droite). (Source de l'image : Analog Devices)

Surveillance de l'état des machines

Si les performances sont essentielles dans une usine intelligente, le rendement et la résilience le sont tout autant. En surveillant les chocs et les vibrations au niveau des moteurs, les capteurs d'état des machines (comme les capteurs de vibrations) dans les usines peuvent réduire les temps d'arrêt imprévus et rallonger la durée de vie utilisable des actifs tout en réduisant les coûts de maintenance. Même s'il existe de nombreuses options de capteurs, les accéléromètres à microsystèmes électromécaniques (MEMS) offrent un équilibre intéressant de capacités, avec une largeur de bande élevée et un faible bruit, et ce, à une fraction du prix et de la consommation énergétique des systèmes piézoélectriques (Figure 3).

Figure 3 : Les capteurs disponibles pour la surveillance de l'état des machines présentent des compromis en termes de coûts, de performances et de puissance. (Source de l'image : Analog Devices)

La gamme de capteurs ADXL1001/ADXL1002 constitue un bon exemple de MEMS. Si l'on se concentre sur l'ADXL1002, les fonctionnalités notables incluent un bruit de seulement 25 μg/√Hz dans la plage de ±50 g, ainsi qu'une résilience aux chocs externes jusqu'à 10 000 g. Une réponse en fréquence linéaire de CC à 11 kilohertz (kHz) rend ces composants adaptés aux équipements à rotation lente, tandis que leur faible consommation énergétique facilite les conceptions de détection sans fil. Pour les applications qui nécessitent des mesures sur trois axes, l'ADXL371 peut être une bonne option.

Connectivité en temps réel pour la transformation numérique

La puissance réelle des solutions de détection abordées jusqu'à présent découle de leur capacité à révéler de précieuses informations quant aux opérations en usine. Une fois que les données comme les tensions, les courants, les positions et les températures sont recueillies grâce à différents systèmes de contrôle de mouvement, des systèmes automatisés peuvent les analyser afin d'optimiser les flux de fabrication en temps réel.

Comme illustré à la Figure 4, la collecte de données déterministes inclut actuellement divers protocoles de bus de terrain comme EtherCAT et PROFINET. Cependant, l'industrie adopte de plus en plus le système Time-Sensitive Networking (TSN) comme norme pour les réseaux nouvelle génération. Cette tendance est primordiale pour l'émergence d'une infrastructure de technologie de l'information/technologie opérationnelle (IT/OT) convergente, qui regroupe les systèmes d'entreprise et d'usine sur un seul et même réseau.

Figure 4 : Le secteur de la fabrication délaisse les réseaux de terrain autonomes au profit d'une infrastructure IT/OT convergente basée sur TSN sur Gigabit Ethernet (GbE). (Source de l'image : Analog Devices)

Ces réseaux nécessitent des temps de cycle de moins d'une milliseconde pour garantir leur déterminisme, ainsi qu'une largeur de bande allant jusqu'au gigabit pour s'adapter aux nouvelles sources de trafic haute vitesse comme les flux vidéo issus des systèmes de vision. Les systèmes de contrôle de mouvement modernes nécessitent des couches physiques (PHY) Ethernet comme la gamme ADIN1200/1300 pour répondre à ces exigences. Ces couches physiques robustes, basse consommation et à faible latence prennent en charge la technologie GbE dans les environnements industriels. Elles peuvent fonctionner à des températures ambiantes jusqu'à 105°C, ont été testées de manière approfondie quant à leur compatibilité électromagnétique (CEM) et offrent des fonctionnalités avancées comme la protection contre les microcoupures.

Conclusion

Dans le paysage en pleine évolution de la fabrication intelligente, le contrôle de mouvement intelligent est un élément essentiel qui permet aux usines de gagner en agilité et en résilience. Au cœur de cette optimisation se trouvent la précision et le rendement des systèmes de contrôle de mouvement. Avec les nouvelles options de capteurs, les ingénieurs peuvent tout améliorer, du suivi de la position à la surveillance de l'état des machines. En utilisant ces données de plus en plus nombreuses et précises pour alimenter des réseaux toujours plus performants au sein des usines, la promesse d'une transformation numérique est rapidement en train de devenir une réalité. Tandis que nous adoptons cette ère numérique, l'incroyable fusion du contrôle de mouvement intelligent et des réseaux avancés promet une fabrication véritablement intelligente à venir.