7 . Resultados Experimentais

7.1.Sistema Experimental

Os modelos de controle propostos nesta dissertação foram testados em uma

máquina INSTRON modelo 8501 utilizada para ensaios de fadiga, do Laboratório

de Fadiga da PUC-Rio. Ela é constituída de uma bomba hidráulica que fornece

uma pressão de 190 bar, um atuador hidráulico cilindro-pistão com capacidade de

100 kN, e é comandada por uma servo-válvula MOOG modelo D562, que tem

como entrada de controle um sinal de corrente de -40mA a 40mA. Além disso, a

máquina dispõe de três sensores: um LVDT, que mede o deslocamento do atuador

na faixa de [-60 mm, +60 mm], clip gages que medem a deformação do corpo de

prova, e uma célula de carga de capacidade de 100 kN. Ela possui um controlador

que chega a atingir frequências da ordem de 50 Hz para um corpo de prova de aço

para um carregamento de amplitude 25 kN [4].

Figura 7.1. Máquina de Ensaios INSTRON 8501.

120

Para a implementação do controle por aprendizado no sistema experimental,

é preciso utilizar um módulo computacional capaz de executar controle em tempo

real. Isto é possível utilizando, e.g, o modulo CompactRIO da National

Instrument, que juntamente com seus módulos de entrada/saída analógica, e

módulos de excitação de extensômetros, pode atingir frequências de controle da

ordem de kHz. Na Figura 7.2 é apresentado o esquema de conexões do sistema

experimental como o controle por aprendizado proposto.

Figura 7.2. Conexões para o sistema de controle por aprendizado.

Conversor

Tensão elétrica - Corrente

Máquina de Ensaios

de Fadiga

NI 9263

cRIO 9004

NI 9237

Servo-vâlvula

Pistão Hidráulico

Célula de Carga

Clip gage

LVDT

Corpo de prova

121

7.2. Modulo de Controle CompactRIO

O CompactRIO da National Instruments é um controlador programável de

automação, que tem um sistema de controle reconfigurável e aquisição de dados

projetado para aplicações que requerem alto desempenho e resposta em tempo real

com alta confiabilidade. Ele combina um processador em tempo real integrado a

um chip FPGA de alto desempenho e robustez, com módulos de entrada/saída

intercambiáveis. O FPGA é conectado ao processador em tempo real via um bus

PCI de alta velocidade, e cada módulo de entrada/saída é conectado diretamente

ao FPGA. O CompactRIO usado no sistema de controle é o cRIO 9004,

apresentado na Fig. 7.3.

Figura 7.3. Controlador cRIO-9004.

O cRIO-9004 tem incorporado um processador industrial classe Pentium de

195 MHz para executar aplicações determinísticas em tempo real desenvolvidas

no software LabVIEW Real Time. O cRIO tem uma memória de 64 MB em

DRAM e 512 MB de armazenamento CompactFlash não volátil, além de uma

porta Ethernet para a programação pela rede. O LabVIEW Real Time tem funções

internas para transferir dados entre o FPGA e o processador em tempo real dentro

do sistema do CompactRIO.

O FPGA (Field Programmable Gate Arrays) é um chip de silício

reprogramável, que utiliza blocos de lógica pre-construídos com entradas lógicas

que não estão conectadas inicialmente, e que depois são configuradas e re-

configuradas entre si para as diferentes aplicações que estejam sendo

implementandas (vide Figura 7.4). Aplicações com algoritmos onde se precisa

resposta em tempo real, sincronização, precisão, e execução de tarefas simultâneas

122

de forma paralela, são desenvolvidas no FPGA. O paralelismo é conseguido

devido ao fato que o módulo LabVIEW FPGA executa sua lógica no hardware,

tendo o programa a vantagem de processar as tarefas tais como aplicações de

controle, leitura e gravação de saídas analógicas e/ou digitais, em tempo real e de

forma determinística.

Figura 7.4. Componentes do Chip FPGA.

Para o controle da máquina servo-hidráulica, trabalhou-se com módulos de

entradas e saídas analógicas e com um módulo de excitação de extensômetros.

O módulo NI cRIO 9263 apresentado na Figura 7.5 (a) é o modulo de saídas

analógicas usado para gerar tensões elétricas entre -10 V e +10 V. Essas saídas

analógicas são convertidas em saídas de corrente de -40 mA a +40 mA através de

um conversor de tensão elétrica para corrente, o qual foi desenvolvido por Alva

[5].

O NI cRIO 9237 apresentado na Figura 7.5 (b) é o módulo de excitador de

extensômetros utilizado para excitar e medir o valor da força aplicada ao corpo de

prova através da célula de carga, e também pode medir as deformações do corpo

de prova através de um clip gage.

123

(a) (b)

Figura 7.5. (a) NI cRIO 9263 e (b) NI cRIO 9237.

7.3. Software desenvolvido em LabVIEW

Os modelos de controle por aprendizado da máquina servo-hidráulica para

ensaios de fadiga foram desenvolvidos utilizando o software LabView. Este

software utiliza três ambientes de programação: um computador conectado ao

cRio, o Real Time do cRio e o FPGA do cRio. A parte do controle bang-bang,

incluindo as leituras dos dados das entradas analógicas, e do excitador de train

gage, foi feito no FPGA, para ter a certeza de uma resposta em tempo real, tendo

como referência experimental que o FPGA pode trabalhar com frequências de até

55 kHz para dados analógicos, e para dados digitais frequências de até alguns

MHz. A estrutura do sistema Neuro-Fuzzy, as tabelas de aprendizado

(aprendizado acelerado) e os algoritmos de aprendizado, são feitos no Real Time.

Finalmente, as configurações e apresentação de resultados são feitas no

computador.

Figura 7.6. Tela de controle por aprendizado Neuro-Fuzzy.

Pesos do sistema

Neuro-Fuzzy Pico e vale

atingido Erro de

pico e vale

kN, todos eles para uma corrente de

servo

frequência do controlador

frequências muito altas, associadas ao

de fadiga utilizando o controle por aprendizado Neuro

carregamento constante de 20 kN com carga média zero, em um corpo de prova

Nε feito de aço de 12 mm de diâmetro.

Figura 7.7. Resposta da má

constante com contr

ao CompactRio, devido que a implementação desta funcionalidade atrapalha a

frequência de cont

overshoot

provavelmente causado pela precisão na medida da força e as limitações de

frequência do C

7.4.Resultados Experimentais

Os ensaios são feitos para carregamentos de amplitudes entre 10 kN e 60

kN, todos eles para uma corrente de

servo-válvula é capaz de trabalhar até

frequência do controlador

frequências muito altas, associadas ao

de fadiga utilizando o controle por aprendizado Neuro

carregamento constante de 20 kN com carga média zero, em um corpo de prova

N feito de aço de 12 mm de diâmetro.

Figura 7.7. Resposta da má

constante com contr

O armazenamento das leituras dos sensores precisou ser feita externamente

ao CompactRio, devido que a implementação desta funcionalidade atrapalha a

frequência de cont

overshoot Maximo de 1% após o termino do aprendizado. Este

provavelmente causado pela precisão na medida da força e as limitações de

frequência do C

Resultados Experimentais

Os ensaios são feitos para carregamentos de amplitudes entre 10 kN e 60

kN, todos eles para uma corrente de

válvula é capaz de trabalhar até

frequência do controlador

frequências muito altas, associadas ao

de fadiga utilizando o controle por aprendizado Neuro

carregamento constante de 20 kN com carga média zero, em um corpo de prova

feito de aço de 12 mm de diâmetro.

Figura 7.7. Resposta da máquina servo

constante com controle por aprendizado Neuro

O armazenamento das leituras dos sensores precisou ser feita externamente

ao CompactRio, devido que a implementação desta funcionalidade atrapalha a

frequência de controle do C

Maximo de 1% após o termino do aprendizado. Este

provavelmente causado pela precisão na medida da força e as limitações de

frequência do C-Rio.

Resultados Experimentais

Os ensaios são feitos para carregamentos de amplitudes entre 10 kN e 60

kN, todos eles para uma corrente de

válvula é capaz de trabalhar até

frequência do controlador CompactRio

frequências muito altas, associadas ao

de fadiga utilizando o controle por aprendizado Neuro

carregamento constante de 20 kN com carga média zero, em um corpo de prova

feito de aço de 12 mm de diâmetro.

quina servo-

ole por aprendizado Neuro

O armazenamento das leituras dos sensores precisou ser feita externamente

ao CompactRio, devido que a implementação desta funcionalidade atrapalha a

role do C-Rio. O sistema de medição externo registrou uma

Maximo de 1% após o termino do aprendizado. Este

provavelmente causado pela precisão na medida da força e as limitações de

Resultados Experimentais

Os ensaios são feitos para carregamentos de amplitudes entre 10 kN e 60

kN, todos eles para uma corrente de 20 mA± ou

válvula é capaz de trabalhar até 40 mA± , no e

CompactRio geram problemas de overshoot para

frequências muito altas, associadas ao 40 mA± . A Figura 7.7 apresenta um ensaio

de fadiga utilizando o controle por aprendizado Neuro

carregamento constante de 20 kN com carga média zero, em um corpo de prova

feito de aço de 12 mm de diâmetro.

-hidráulica a

ole por aprendizado Neuro-Fuzzy.

O armazenamento das leituras dos sensores precisou ser feita externamente

ao CompactRio, devido que a implementação desta funcionalidade atrapalha a

Rio. O sistema de medição externo registrou uma

Maximo de 1% após o termino do aprendizado. Este

provavelmente causado pela precisão na medida da força e as limitações de

Os ensaios são feitos para carregamentos de amplitudes entre 10 kN e 60

ou 30 mA±

, no entanto algumas limitações na

geram problemas de overshoot para

. A Figura 7.7 apresenta um ensaio

de fadiga utilizando o controle por aprendizado Neuro

carregamento constante de 20 kN com carga média zero, em um corpo de prova

um ensaio de fadiga sob amplitude

Fuzzy.

O armazenamento das leituras dos sensores precisou ser feita externamente

ao CompactRio, devido que a implementação desta funcionalidade atrapalha a

Rio. O sistema de medição externo registrou uma

Maximo de 1% após o termino do aprendizado. Este

provavelmente causado pela precisão na medida da força e as limitações de

Os ensaios são feitos para carregamentos de amplitudes entre 10 kN e 60

30 mA na servo-

ntanto algumas limitações na

geram problemas de overshoot para

. A Figura 7.7 apresenta um ensaio

de fadiga utilizando o controle por aprendizado Neuro-Fuzzy para um

carregamento constante de 20 kN com carga média zero, em um corpo de prova

um ensaio de fadiga sob amplitude

O armazenamento das leituras dos sensores precisou ser feita externamente

ao CompactRio, devido que a implementação desta funcionalidade atrapalha a

Rio. O sistema de medição externo registrou uma

Maximo de 1% após o termino do aprendizado. Este overshoot

provavelmente causado pela precisão na medida da força e as limitações de

124

Os ensaios são feitos para carregamentos de amplitudes entre 10 kN e 60

-válvula. A

ntanto algumas limitações na

geram problemas de overshoot para

. A Figura 7.7 apresenta um ensaio

zzy para um

carregamento constante de 20 kN com carga média zero, em um corpo de prova

um ensaio de fadiga sob amplitude

O armazenamento das leituras dos sensores precisou ser feita externamente

ao CompactRio, devido que a implementação desta funcionalidade atrapalha a

Rio. O sistema de medição externo registrou uma

overshoot é

provavelmente causado pela precisão na medida da força e as limitações de

Os ensaios são feitos para carregamentos de amplitudes entre 10 kN e 60

válvula. A

ntanto algumas limitações na

geram problemas de overshoot para

. A Figura 7.7 apresenta um ensaio

zzy para um

carregamento constante de 20 kN com carga média zero, em um corpo de prova

O armazenamento das leituras dos sensores precisou ser feita externamente

ao CompactRio, devido que a implementação desta funcionalidade atrapalha a

Rio. O sistema de medição externo registrou uma

é

provavelmente causado pela precisão na medida da força e as limitações de

ciclos, para o ensaio de fadiga apresentado na figura acima, na qual os erros nos

picos têm um aprendizado

7 ciclos.

Figura 7.8

Neuro

primeira relacionada com o controlador, o qual apresenta uma reduzida

capacidade de memória e

controle no módulo

trabalho.

corrente de

poderiam adquirir valores negativos. Isto significa que a reversão em um pico

precisaria ocorrer não apenas antes de atingir este pico (

mesmo de atingir ao vale anterior (i.e.

defasagem temporal entre o envio de sinal de atuação para a servo

movimentação efetiva. Este pequeno atraso passa a ser significativo em altas

frequências resultando em

Na Figura 7.9 se ilustram os pontos de reversão ótimo de subida e descida (circulo

Na figura 7.8 é apresentado o e

ciclos, para o ensaio de fadiga apresentado na figura acima, na qual os erros nos

picos têm um aprendizado

7 ciclos.

Figura 7.8 Convergência do erro em função do

Na versão atual do programa para os controles por aprendizado acelerado e

Neuro-Fuzzy implementados no CompactRIO, notou

primeira relacionada com o controlador, o qual apresenta uma reduzida

capacidade de memória e

controle no módulo

trabalho.

A outra limitação foi devido à hipótese que

corrente de 40 mA±

poderiam adquirir valores negativos. Isto significa que a reversão em um pico

precisaria ocorrer não apenas antes de atingir este pico (

mesmo de atingir ao vale anterior (i.e.

defasagem temporal entre o envio de sinal de atuação para a servo

movimentação efetiva. Este pequeno atraso passa a ser significativo em altas

frequências resultando em

Na Figura 7.9 se ilustram os pontos de reversão ótimo de subida e descida (circulo

Na figura 7.8 é apresentado o e

ciclos, para o ensaio de fadiga apresentado na figura acima, na qual os erros nos

picos têm um aprendizado

Convergência do erro em função do

Na versão atual do programa para os controles por aprendizado acelerado e

Fuzzy implementados no CompactRIO, notou

primeira relacionada com o controlador, o qual apresenta uma reduzida

capacidade de memória em seu módulo de

controle no módulo Real Time

A outra limitação foi devido à hipótese que

40 mA na servo

poderiam adquirir valores negativos. Isto significa que a reversão em um pico

precisaria ocorrer não apenas antes de atingir este pico (

mesmo de atingir ao vale anterior (i.e.

defasagem temporal entre o envio de sinal de atuação para a servo

movimentação efetiva. Este pequeno atraso passa a ser significativo em altas

frequências resultando em U

Na Figura 7.9 se ilustram os pontos de reversão ótimo de subida e descida (circulo

Na figura 7.8 é apresentado o e

ciclos, para o ensaio de fadiga apresentado na figura acima, na qual os erros nos

um pouco mais rápido que nos vales, convergindo após

Convergência do erro em função do

Na versão atual do programa para os controles por aprendizado acelerado e

Fuzzy implementados no CompactRIO, notou

primeira relacionada com o controlador, o qual apresenta uma reduzida

m seu módulo de

Real Time, o qual apresenta uma baixa frequência de

A outra limitação foi devido à hipótese que

na servo-válvula, observou

poderiam adquirir valores negativos. Isto significa que a reversão em um pico

precisaria ocorrer não apenas antes de atingir este pico (

mesmo de atingir ao vale anterior (i.e.

defasagem temporal entre o envio de sinal de atuação para a servo

movimentação efetiva. Este pequeno atraso passa a ser significativo em altas

0IJU < , o que não é previs

Na Figura 7.9 se ilustram os pontos de reversão ótimo de subida e descida (circulo

Na figura 7.8 é apresentado o erro normalizado em função do número de

ciclos, para o ensaio de fadiga apresentado na figura acima, na qual os erros nos

um pouco mais rápido que nos vales, convergindo após

Convergência do erro em função do numero de ciclos.

Na versão atual do programa para os controles por aprendizado acelerado e

Fuzzy implementados no CompactRIO, notou

primeira relacionada com o controlador, o qual apresenta uma reduzida

m seu módulo de FPGA

, o qual apresenta uma baixa frequência de

A outra limitação foi devido à hipótese que

válvula, observou-

poderiam adquirir valores negativos. Isto significa que a reversão em um pico

precisaria ocorrer não apenas antes de atingir este pico (

mesmo de atingir ao vale anterior (i.e. IJU <

defasagem temporal entre o envio de sinal de atuação para a servo

movimentação efetiva. Este pequeno atraso passa a ser significativo em altas

, o que não é previs

Na Figura 7.9 se ilustram os pontos de reversão ótimo de subida e descida (circulo

rro normalizado em função do número de

ciclos, para o ensaio de fadiga apresentado na figura acima, na qual os erros nos

um pouco mais rápido que nos vales, convergindo após

numero de ciclos.

Na versão atual do programa para os controles por aprendizado acelerado e

Fuzzy implementados no CompactRIO, notou-se duas limitações: a

primeira relacionada com o controlador, o qual apresenta uma reduzida

FPGA, obrigando desenvolver parte do

, o qual apresenta uma baixa frequência de

A outra limitação foi devido à hipótese que 0 1IJU< <

-se que os valores ótimos de

poderiam adquirir valores negativos. Isto significa que a reversão em um pico

precisaria ocorrer não apenas antes de atingir este pico (

0< ). Isto é devido à pequena

defasagem temporal entre o envio de sinal de atuação para a servo

movimentação efetiva. Este pequeno atraso passa a ser significativo em altas

, o que não é previsto nos modelos apresentado.

Na Figura 7.9 se ilustram os pontos de reversão ótimo de subida e descida (circulo

rro normalizado em função do número de

ciclos, para o ensaio de fadiga apresentado na figura acima, na qual os erros nos

um pouco mais rápido que nos vales, convergindo após

Na versão atual do programa para os controles por aprendizado acelerado e

se duas limitações: a

primeira relacionada com o controlador, o qual apresenta uma reduzida

, obrigando desenvolver parte do

, o qual apresenta uma baixa frequência de

0 1< < . Em testes usando

se que os valores ótimos de

poderiam adquirir valores negativos. Isto significa que a reversão em um pico

precisaria ocorrer não apenas antes de atingir este pico ( 1IJU < ), mas antes

). Isto é devido à pequena

defasagem temporal entre o envio de sinal de atuação para a servo-válvula e sua

movimentação efetiva. Este pequeno atraso passa a ser significativo em altas

to nos modelos apresentado.

Na Figura 7.9 se ilustram os pontos de reversão ótimo de subida e descida (circulo

125

rro normalizado em função do número de

ciclos, para o ensaio de fadiga apresentado na figura acima, na qual os erros nos

um pouco mais rápido que nos vales, convergindo após

Na versão atual do programa para os controles por aprendizado acelerado e

se duas limitações: a

primeira relacionada com o controlador, o qual apresenta uma reduzida

, obrigando desenvolver parte do

, o qual apresenta uma baixa frequência de

. Em testes usando

se que os valores ótimos de IJU

poderiam adquirir valores negativos. Isto significa que a reversão em um pico

), mas antes

). Isto é devido à pequena

válvula e sua

movimentação efetiva. Este pequeno atraso passa a ser significativo em altas

to nos modelos apresentado.

Na Figura 7.9 se ilustram os pontos de reversão ótimo de subida e descida (circulo

rro normalizado em função do número de

ciclos, para o ensaio de fadiga apresentado na figura acima, na qual os erros nos

um pouco mais rápido que nos vales, convergindo após

Na versão atual do programa para os controles por aprendizado acelerado e

se duas limitações: a

primeira relacionada com o controlador, o qual apresenta uma reduzida

, obrigando desenvolver parte do

, o qual apresenta uma baixa frequência de

. Em testes usando

poderiam adquirir valores negativos. Isto significa que a reversão em um pico

), mas antes

). Isto é devido à pequena

válvula e sua

movimentação efetiva. Este pequeno atraso passa a ser significativo em altas

to nos modelos apresentado.

Na Figura 7.9 se ilustram os pontos de reversão ótimo de subida e descida (circulo

126

de azul); à medida que a corrente é incrementada, o ponto de reversão do pico se

antecipa do ponto 6 para o ponto 5, podendo até chegar ao ponto 4 (circulo de cor

vermelho), associado a 0IJ

U < . De forma similar, o ponto de reversão de vale se

antecipa do ponto 3 até eventualmente chegar ao ponto 1 para correntes de

40 mA± .

Figura 7.9. Antecipação dos pontos de reversão à medida que a frequência é

aumentada.

Estes problemas limitaram a corrente de trabalho da servo-válvula a no

máximo 30 mA± para carregamentos maiores que 30 kN.

Mesmo com estas limitações, observou-se que o controle por aprendizado

Neuro-Fuzzy com corrente de 30 mA± (linha verde na Figura 7.10) para

carregamentos maiores a 30 kN tem um melhor desempenho que o controlador

INSTRON. Além disso, o controle por aprendizado Neuro-Fuzzy para uma

corrente de 20 mA± apresenta um melhor desempenho que o controlador

INSTRON para baixas amplitudes, e somente após permitir o “overdrive” do

controlador INSTRON , o qual utiliza correntes maiores que 40 mA± , é que os

resultados da INSTRON se mostraram melhores. Uma vez solucionadas as

limitações da frequência do CompactRIO, espera-se poder trabalhar com correntes

acima de 40 mA± , para obter resultados ainda melhores que os do controle

INSTRON com “overdrive”. Entretanto a linha de preto representa o limite

maximo da servo-válvula, a qual representa o maximo desempenho que a maquina

poderia atingir.

B

F(t

)

Tempo

C

Valor Desejado

5 4

3

2 1 PR_pico

PR_vale

6

A

Figura 7.10

INSTRON 8501.

100

Fre

qu

ênci

a (

Hz)

Figura 7.10. Comparação de desempenho usando diferentes controles na máquina

INSTRON 8501.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0

Comparação de desempenho usando diferentes controles na máquina

INSTRON 8501.

10 20

Desempenho da Máquina de

Comparação de desempenho usando diferentes controles na máquina

30

Força (kN)

Desempenho da Máquina de Ensaios de Fadiga

Comparação de desempenho usando diferentes controles na máquina

40 50

Força (kN)

Desempenho da Máquina de Ensaios de Fadiga

Comparação de desempenho usando diferentes controles na máquina

60

Desempenho da Máquina de Ensaios de Fadiga

Comparação de desempenho usando diferentes controles na máquina

Desempenho da Máquina de Ensaios de Fadiga

Controle INSTRON com

overdrive (corrente > 40mA)

Controle INSTRON sem

overdrive (corrente até 40mA)

Controle por aprendizado de Alva

( corrente = 30mA, Compact

RIO)

Controle por Aprendizado Neuro

Fuzzy (corrente = 20 mA)

Controle por Aprendizado Neuro

fuzzy ( corrente = 30 mA)

Limite da Servo

127

Comparação de desempenho usando diferentes controles na máquina

Controle INSTRON com

overdrive (corrente > 40mA)

Controle INSTRON sem

overdrive (corrente até 40mA)

Controle por aprendizado de Alva

( corrente = 30mA, Compact-

Controle por Aprendizado Neuro

Fuzzy (corrente = 20 mA)

Controle por Aprendizado Neuro

fuzzy ( corrente = 30 mA)

Limite da Servo-válvula

Comparação de desempenho usando diferentes controles na máquina

overdrive (corrente até 40mA)

Controle por aprendizado de Alva

Controle por Aprendizado Neuro-

Controle por Aprendizado Neuro-