Proportional-Integral-Derivative Gain-Scheduling Control of a Magnetic Levitation System

The paper presents a gain-scheduling control design procedure for classical Proportional-Integral-Derivative controllers (PID-GS-C) for positioning system. The method is applied to a Magnetic Levitation System with Two Electromagnets (MLS2EM) laboratory equipment, which allows several experimental verifications of the proposed solution. The nonlinear model of MLS2EM is linearized at seven operating points. A state feedback control structure is first designed to stabilize the process. PID control and PID-GS-C structures are next designed to ensure zero steady-state control error and bumpless switching between PID controllers for the linearized models. Real-time experimental results are presented for validation.

Monitorización Inteligente de los Procesos de Corte en la Nanoescala.

En la actualidad una de las claves de los procesos de fabricación es la generación de nuevos conocimientos técnicos y científicos a través del estudio e investigación aplicada del proceso de corte en la micro y nano-escala de aleaciones para aplicaciones aeronáuticas y aeroespaciales y el diseño de un sistema de monitorización inteligente y en red. En este informe se recoge una revisión del estado del arte en los campos y temáticas afines al proceso de corte en la micro y nanoescala, técnicas de inteligencia artificial y monitorización en red de procesos de fabricación. Igualmente se presenta el diseño e implementación de un sistema de monitorización del proceso de corte y la medición de las señales que lo caracterizan

Artificial cognitive architecture with self-learning and self-optimization capabilities. Case studies in micromachining processes

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingeniería Informática. Fecha de lectura : 22-09-201

Automatic Assembly of Parts with Dimensional Variations

[ES] Dentro de la automatización del proceso de ensamblaje de piezas, de cara a obtener un producto final que cumpla con unas expectativas dimensionales, existe una problemática asociada cuando los elementos a ensamblar presentan variaciones geométricas dimensionales apreciables. Estos errores dimensionales de los componentes pueden suponer unos sobre costes de producción al desechar el producto final obtenido por no cumplir las especificaciones, e incluso un deterioro de la imagen de la empresa fabricante. La contribución de este trabajo consiste en el desarrollo de una nueva metodología para el ensamblaje de piezas con desviaciones dimensionales. Se propone un sistema automático que compense dinámicamente la posición de los componentes a ensamblar, es decir, que mida durante el ensamblaje las dimensiones de las piezas y ajuste las posiciones de éstas, dentro del rango de movimiento permitido, para que al ensamblarse se consiga un producto final que cumpla las dimensiones requeridas en su conjunto.Para la validación experimental se ha desarrollado un prototipo de máquina de ensamblaje de faros de vehículo el cual ha sido implantado y validado en una línea de producción industrial. De esta forma se ha demostrado, a nivel de empresa, que la metodología propuesta presenta una mejora de su competitividad ya que reduce notablemente el número de productos finales defectuosos motivados por las desviaciones dimensionales de sus componentes.[EN] The automatic assembly of parts can create some problems because of the dimensional variations of the elements to be assembled (mainly because of mechanical inconsistencies). A representative example of this kind of assembly problem can be found in the production of vehicle headlamps, where one of the main stages is the assembly of the cover lens, which is made of polycarbonate, over a black housing made of polypropylene. This process is currently done statically and does not consider possible size variations of the plastic parts, thus resulting in headlamps with dimensional errors.This paper introduces a new methodology of dynamic assembly for an industrial application that requires an adaptive positioning of the parts that are to be assembled. In addition, this work presents a successful example of an industrial prototype where different technologies, which aim to solve different problems, have to be analysed and tested. In particular, different approaches were studied: surface measurement sensors for transparent and deformable objects, actuation systems that could modify the assembly position of the parts, and control algorithms that could carry out this adaptive assembly automatically. A robust industrial prototype for vehicle headlamp assembly has been designed and built. It has been validated in both a research lab and in the assembly line of a vehicle headlamp factory. The new prototype solves the problem of assembling vehicle headlamps, achieving a final product with minimum dimensional errors and offering an example of a solution to the problem of the assembly of pieces with dimensional errors.Las subvenciones parciales recibidas a través de los proyectos Flush and Gap, DPI2011-27284, TEP2009-5363 y P10-AGR-6616.Gámez García, J.; Sánchez García, A.; Satorres Martínez, S.; Gómez Ortega, J. (2012). Ensamblaje automático de piezas con desviaciones dimensionales. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 9(4):383-392. https://doi.org/10.1016/j.riai.2012.09.006OJS38339294Blomdell, A., Bolmsjo, G., Brogardh, T., Cederberg, P., Isaksson, M., Johansson, R., … Jianjun Wang. (2005). Extending an industrial robot controller. IEEE Robotics & Automation Magazine, 12(3), 85-94. doi:10.1109/mra.2005.1511872Bruyninckx, H., & De Schutter, J. (1996). Specification of force-controlled actions in the «task frame formalism»-a synthesis. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 12(4), 581-589. doi:10.1109/70.508440Garcia, J. G., Ortega, J. G., Garcia, A. S., & Martinez, S. S. (2009). Robotic Software Architecture for Multisensor Fusion System. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 56(3), 766-777. doi:10.1109/tie.2008.2007014GarcÍa, J. Gá., Robertsson, A., Ortega, J. Gó., & Johansson, R. (2008). Sensor Fusion for Compliant Robot Motion Control. IEEE Transactions on Robotics, 24(2), 430-441. doi:10.1109/tro.2008.918057Gamez Garcia, J., Robertsson, A., Gomez Ortega, J., & Johansson, R. (2009). Self-calibrated robotic manipulator force observer. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 25(2), 366-378. doi:10.1016/j.rcim.2008.02.003Gamez Garcia, J., Gomez Ortega, J., Sanchez Garcia, A., & Satorres Martinez, S. (2009). High-accuracy automatic system to assemble vehicle headlamps. 2009 IEEE Conference on Emerging Technologies & Factory Automation. doi:10.1109/etfa.2009.5347250Haber, R. E., & Alique, J. R. (2007). Fuzzy Logic-Based Torque Control System for Milling Process Optimization. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 37(5), 941-950. doi:10.1109/tsmcc.2007.900654Klir, G., Folger, T., 1988. Fuzzy sets, information and uncertainty. Englewood. Cliffs, NJ,;1; Prentice Hall.Kosko, B., 1990. Fuzzy Thinking: The new science of Fuzzy Logic. Flamingo Press/Harper Collins, London.Kubica, E., Madill, D., & Wang, D. (2005). Designing Stable MIMO Fuzzy Controllers. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B (Cybernetics), 35(2), 372-380. doi:10.1109/tsmcb.2004.843180Lam, H. K., & Ling, W. K. (2008). Sampled-data fuzzy controller for continuous nonlinear systems. IET Control Theory & Applications, 2(1), 32-39. doi:10.1049/iet-cta:20070126Liu, Z., Yang, J., Wang, M., 2009. Research of kinematics parameter calibration for robot manipulator based on measuring method. In: Mechatronics and Automation, 2009. ICMA 2009. International Conference on. pp. 2735-2740.Ljung, L., 1999. System Identification - Theory For the User. 2nd ed, PTR Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J.Lopes, A., & Almeida, F. (2008). A force–impedance controlled industrial robot using an active robotic auxiliary device. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 24(3), 299-309. doi:10.1016/j.rcim.2007.04.002Mandani, E., 1974. Application of fuzzy algorithms for control of a simple dynamic process. In: Proc. Inst. Electr. Eng. Vol. 121. pp. 1585-1588.Novak, J. D., & Musonda, D. (1991). A Twelve-Year Longitudinal Study of Science Concept Learning. American Educational Research Journal, 28(1), 117-153. doi:10.3102/00028312028001117Papageorgiou, E. I., Markinos, A., & Gemptos, T. (2009). Application of fuzzy cognitive maps for cotton yield management in precision farming. Expert Systems with Applications, 36(10), 12399-12413. doi:10.1016/j.eswa.2009.04.046Roychowdhury, S., & Pedrycz, W. (2001). A survey of defuzzification strategies. International Journal of Intelligent Systems, 16(6), 679-695. doi:10.1002/int.1030Guo-Qing Wei, & Hirzinger, G. (1998). Active self-calibration of hand-mounted laser range finders. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 14(3), 493-497. doi:10.1109/70.678458Ying, H. (1999). Analytical structure of the typical fuzzy controllers employing trapezoidal input fuzzy sets and nonlinear control rules. Information Sciences, 116(2-4), 177-203. doi:10.1016/s0020-0255(98)10096-