I ricercatori creano un controller PI sfocato per controllare gli estrusori e i riscaldatori del letto della stampante 3D FFF
Imparo tutti i tipi di cose interessanti che scrivono sulla stampa 3D ogni giorno. Con mio grande dispiacere, oggi ho imparato che un controller di stampa fuzzy non è in realtà sfocato o impreciso. Per quelli di voi che non li conoscono, i sistemi di controllo fuzzy si basano su quella che viene chiamata la logica fuzzy : un sistema matematico, introdotto nel 1965, in cui i valori di verità delle variabili potrebbero essere qualsiasi numero reale compreso tra 0 e 1 inclusi. Gestisce il concetto di verità parziale, in cui il valore di verità potrebbe essere ovunque tra completamente vero e completamente falso. L’opposto è la logica booleana, che imposta i valori di verità delle variabili come solo vero e falso, rispettivamente, 1 e 0.
Un trio di ricercatori dell’Accademia araba per la scienza, la tecnologia e il trasporto marittimo e l’ Istituto di ricerca elettronica in Egitto hanno usato la logica fuzzy per un nuovo studio, intitolato ” Fuzzy Controller Algorithm for 3D Printer Heaters “, sulla creazione di un circuito chiuso facilmente sintonizzabile controller per far funzionare i riscaldatori in una stampante 3D FFF, che richiede i suoi riscaldatori per operare entro intervalli di temperatura che sono adatti per il materiale specifico in fase di stampa.
L’abstract dello studio dice: “I controller PID sono i più usati. Per progettare in modo efficiente questo controller, è necessario eseguire la sintonizzazione dei parametri, operazione che richiede molto tempo. Per risparmiare tempo, l’ottimizzazione potrebbe essere eseguita mediante simulazione, ma ciò richiede il modello del sistema. Alcuni modelli di sistema sono difficili da dedurre, pertanto vengono utilizzati altri controller indipendenti dal modello di sistema e che non richiedono più iterazioni di ottimizzazione. Un esempio di tali controller è il controller PI come fuzzy. Questo documento presenta la progettazione e l’implementazione di un controller PI simile al fuzzy. Vengono presentati i risultati per testare il controller. “
I letti riscaldati possono evitare deformazioni e aumentare la qualità di stampa, quindi è importante essere in grado di controllarli correttamente. Il team ha progettato e implementato un fuzzy senza modello come controller PI per lo studio, in quanto può controllare in modo capillare un sistema non LTI con un modello sconosciuto. È stata utilizzata una stampante 3D FFF con un letto riscaldato e un estrusore in grado di alimentare un filamento da 1,75 mm, in modo che i ricercatori potessero provare a controllare le temperature del letto e del riscaldatore dell’estrusore con il controller.
“Per condurre questo studio, è stato utilizzato un riscaldatore a cartuccia da 40 watt per l’estrusore e un riscaldatore da 90 watt per il letto di calore”, hanno scritto i ricercatori. “I parametri di entrambi i riscaldatori non erano disponibili, il che ha reso difficile la costruzione dei loro modelli. Il riscaldamento del letto di calore impiega circa 10 minuti per raggiungere 100 ° C. Pertanto, le tecniche di identificazione del sistema richiedono molto tempo. Senza il modello del sistema e con il tempo impiegato dal riscaldatore del letto di calore per raggiungere la temperatura del set point, la regolazione di un controller PID può richiedere molto tempo. I parametri dei riscaldatori potrebbero anche essere varianti temporali o avere una dipendenza da altre variabili. “
Hanno implementato il fuzzy controller PI su una scheda Arduino Nano con un microcontrollore che funziona a una velocità di clock di 16 MHZ e ha 32 KB di memoria flash. Un riscaldatore a cartuccia da 12V 40W inserito nel blocco riscaldante del gruppo estrusore funge da riscaldatore dell’estrusore e il letto termico in alluminio MK3 funziona a 19 V; entrambi possono essere visti nelle figure sottostanti e sono controllati, come hanno scritto i ricercatori, “variando il ciclo di lavoro di un segnale di controllo PWM prodotto dal microcontrollore.”
Il team ha testato il controller con il riscaldatore del letto di riscaldamento e dell’estrusore, quindi ha utilizzato un monitor seriale Arduino per inviare i dati dal microcontrollore al computer. Hanno determinato che il loro controller fuzzy come mostrato “prestazioni adeguate” mentre controllava i due riscaldatori. Con una sintonizzazione minima e nessuna necessità di eseguire l’identificazione del sistema, gli errori di stato stazionario nel letto di calore erano pari a 0,95% e 12,15% (a causa della mancanza di sensibilità del sensore) nel riscaldatore dell’estrusore.
“Il controller era adatto per essere utilizzato su microcontrollori di piccole dimensioni poiché occupava 7,5 Kb di memoria Flash e 0,3 Kb di RAM, il che lascia spazio per utilizzare altre applicazioni complesse sul microcontrollore”, ha concluso il team. “Pertanto, l’uso di controller fuzzy come PI è altamente giustificato.”
Per saperne di più sulla matematica e la logica dietro lo sfocato del team come controller PI, perché non posso assolutamente spiegarli, controlla il documento di ricerca . I coautori sono AE El-Fakharany, MR Atia e Mohamed I. Abu El-Sebah.
