Devices, Techniques, and Algorithms for the Analysis of Dynamic Processes by means of Multivariable Motion Sensors

This thesis introduces devices, techniques and innovative algorithms designed for the analysis of kinematic quantities of mechanical components belonging to industrial processes and machinery using multivariable motion sensors. The research covered by this thesis consists of three activities: the development of an algorithm for the accurate velocity estimation using a multivariable motion sensor, the development of self-diagnostic and self-compensation techniques for resistive potentiometric displacement sensors, and the estimation of the spatial coordinates of an excavator arm by the appropriate installation of a multivariable motion sensor and the subsequent processing of the signals provided. Following the introduction to the research work presented in the first chapter, the second chapter of the thesis addresses the estimation of velocity achieved through the use of a multivariable motion sensor, which in particular is capable of simultaneously transducing both position and linear acceleration of the mechanical component to which it is connected. The transduced position and acceleration signals are processed by an innovative velocity estimation algorithm developed with the aim of addressing the limitations of techniques commonly used in the industrial field. The effectiveness of the proposed algorithm has been experimentally evaluated both in terms of estimation error and computational time required. In addition, the performance obtained has been compared with that obtained through other velocity estimation methods existing in the literature. The results obtained validate the effectiveness of the proposed algorithm. The third chapter of this thesis presents the self-diagnostic and self-compensation techniques proposed for a generic resistive potentiometric displacement sensor. These techniques are based on modeling the sensor using two parameters: the contact resistance between the sliding cursor and the resistive track, and the resistance per unit length of the resistive track. These parameters are used to detect sensor failures related to wear, damage and aging. In order to derive information about current sensor operating conditions, a method for the continuous estimation of model parameters has been proposed that requires neither disconnecting the sensor from the process nor knowledge of the cursor position. Fault detection is based on the definition of alarm thresholds for both model parameters. Faults are detected by comparing current parameter estimations with their respective initial values, associated with the undamaged sensor, identifying a fault condition if significant deviations are found. A self-compensation method is proposed to reduce the impact of deteriorating sensor conditions on the accuracy of the position measurement. The proposed techniques have been experimentally tested using a sensor subjected to a known wear condition. The experimental results show that the proposed techniques effectively detect faults and reduce the position estimation error. The fourth chapter of this thesis involves the use of a multivariable motion sensor to estimate spatial coordinates relative to an excavator arm on which the sensor is installed. The estimation of these coordinates is accomplished from the processing of the multiple physical quantities that the sensor is capable of transducing, i.e. linear position and Euler angles. The processing of these data is based on the kinematics of the excavator structure together with mechanical information about the sensor installation. Finally, in the fifth chapter, the conclusions give evidence of the contribution brought by the activity to the context of kinematic quantities sensing.

Questa tesi introduce dispositivi, tecniche e algoritmi innovativi progettati per l'analisi delle grandezze cinematiche di componenti meccanici appartenenti a processi industriali e a macchinari, mediante l’utilizzo di sensori di moto multivariabile. La ricerca oggetto della tesi si articola in tre attività: lo sviluppo di un algoritmo per la stima accurata della velocità mediante un sensore di moto multivariabile, lo sviluppo di tecniche di autodiagnosi e autocompensazione per sensori di spostamento potenziometrici resistivi, e la stima delle coordinate spaziali di un braccio di un escavatore mediante l’opportuna installazione di un sensore di moto multivariabile e la successiva elaborazione dei segnali forniti. Dopo l’introduzione al lavoro di ricerca presentata nel primo capitolo, il secondo capitolo della tesi affronta la stima della velocità realizzata mediante l’utilizzo di un sensore di moto multivariabile, che in particolare è in grado di trasdurre simultaneamente sia la posizione che l'accelerazione lineare del componente meccanico a cui è connesso. I segnali di posizione e accelerazione trasdotti sono elaborati da un innovativo algoritmo di stima della velocità sviluppato con l'obiettivo di affrontare i limiti delle tecniche comunemente utilizzate in ambito industriale. L’efficacia dell’algoritmo proposto è stata valutata sperimentalmente sia in termini di errore di stima sia dal tempo computazionale richiesto. In aggiunta, le prestazioni ottenute sono state confrontate con quelle ottenute attraverso altri metodi di stima della velocità presenti in letteratura. I risultati ottenuti convalidano l’efficacia dell’algoritmo proposto. Il terzo capitolo della tesi riguarda le tecniche di autodiagnosi e autocompensazione proposte per un generico sensore di posizione potenziometrico resistivo. Tali tecniche si basano sulla modellizzazione del sensore mediante due parametri: la resistenza di contatto tra il cursore mobile e la pista resistiva, e la resistenza per unità di lunghezza della pista resistiva. Questi parametri sono utilizzati per rilevare guasti e malfunzionamenti del sensore relativi ad usura, danneggiamento e invecchiamento. Al fine di ricavare informazioni sulle condizioni operative correnti del sensore è stato proposto un metodo per la stima continua dei parametri del modello che non richiede né lo scollegamento del sensore dal processo, né la conoscenza della posizione del cursore. Il rilevamento di un guasto si basa sulla definizione di soglie di allarme per entrambi i parametri del modello. I guasti sono rilevati confrontando le stime attuali dei parametri con i rispettivi valori iniziali, associati al sensore integro, segnalando una condizione di guasto qualora si riscontrino delle deviazioni significative. È inoltre proposto un metodo di autocompensazione che mira a ridurre l'impatto del deterioramento delle condizioni del sensore sull’accuratezza della misura di posizione. La validazione sperimentale delle tecniche proposte è stata condotta utilizzando un sensore sottoposto ad una condizione di usura nota. I risultati sperimentali dimostrano come le tecniche proposte rilevano efficacemente i guasti e riducono l'errore di stima della posizione. Il quarto capitolo della tesi prevede l'utilizzo di un sensore di moto multivariabile per la stima delle coordinate spaziali relative al braccio di un escavatore su cui il sensore è installato. La stima di tali coordinate è realizzata a partire dall’elaborazione delle molteplici grandezze fisiche che il sensore è in grado di trasdurre: la posizione lineare e gli angoli di Eulero. L’elaborazione di questi dati si basa sulla cinematica della struttura dell’escavatore unitamente alle informazioni meccaniche relative all’installazione del sensore. Infine, nel quinto capitolo le conclusioni danno evidenza del contributo apportato dall’attività al contesto della sensoristica per grandezze cinematiche.