Un importante produttore nel settore delle motorizzazioni elettriche, che teniamo white label per sua richiesta, ha affidato a Path di Bytelabs la sfida di ottimizzare il testing dei propri prodotti.
L’obiettivo era implementare prove di endurance e caratterizzazione per garantire elevata affidabilità e performance delle motorizzazioni elettriche.
Path è stato implementato come soluzione completa, sfruttando:
Hardwar cRIO:
Un sistema di I/O precondizionato e modulare con Linux RT e FPGA, che ha garantito acquisizioni dati ad alta velocità e controllo in tempo reale durante le prove.
FPGA:
Utilizzata per la gestione di acquisizioni ad alta frequenza e per il monitoraggio dei parametri critici dei motori elettrici.
Path sul PC:
Permette la progettazione di microsequenze e macrosequenze per generare stimoli con profili variabili (es. segnali trapezoidali e arbitrari), configurando allarmi e registrando dati operativi in tempo reale.
Dashboard Grafana:
Grazie al controller basato su LinuxRT i dati sono disponibili su Dashboard Grafana permettendo reportistica avanzata sulle campagne di test.
Gestione Dati: Il salvataggio locale e l’integrazione con sistemi di gestione dati (es. piattaforma remota) hanno assicurato una tracciabilità completa delle campagne di test, fondamentale per le analisi post-prova.
Affidabilità e Precisione:
Path ha fornito misurazioni accurate e ripetibili, consentendo una caratterizzazione dettagliata delle prestazioni dei motori elettrici.
Efficienza nei Test di Endurance:
La capacità di eseguire cicli di test prolungati ha permesso di individuare eventuali segnali di degrado e migliorare il design dei motori, ottimizzando la loro durata operativa.
Flessibilità Operativa:
La soluzione si è adattata facilmente a differenti scenari di test, offrendo la possibilità di simulare condizioni operative complesse e variabili.
Gestione Centralizzata dei Dati:
La completa tracciabilità e l’analisi dettagliata dei dati con Grafana, hanno facilitato una completa registrazione dei dati in vita dei DUT, supportando il riutilizzo di questi dati per sistemi terzi di condition monitoring basati su machine learning e IA.
La soluzione per il rifacimento delle celle di prova prevede l’utilizzo della tecnologia CompactRIO 9045 di National Instruments, progettata per rispondere alle esigenze di controllo e automazione nei test di laboratorio.
Grazie all’integrazione di FPGA e Real-Time (RT), il sistema consente di raggiungere tempi di acquisizione e salvataggio dei dati nell’ordine dei 10 ms, garantendo prestazioni elevate e un’accuratezza nei risultati.
Utilizzando un archtettura basata su sistema LinuxRT e un controllore dedicato, il sistema operativo e di interfacciamento I/O, è svincolato dagli aggiornamenti di sistema, necessari ai PC Windows in rete, che in questo caso sono limitati ad una funzionalità di Editor dei profili e HMI più genericamente, svincolandosi da problematiche di aggiornamenti driver o parti operative del software.
Le moderne cRIO hanno una capacità di elaborazione, memoria che hanno reso possibile l’esecuzione e il controllo di due postazioni per ogni singolo quadro di controllo.
L’esperienza dei Tecnici Bonfiglioli sulle prove, ha suggerito l’implementazione di meccanismi di allarme, Buffer pre Trigger e diversi livelli di salvataggio.
L’utilizzo di LabVIEW, insieme all’integrazione con una versione dedicata del framework ByteQX permette un servizio di ubiquità e disponibilità dei dati.
E’ stato scelto Python per lo sviluppo di API e servizi OPC-UA per realizzare una dashboard basata su Tag OPC disponibile sul network aziendale.
In sintesi, questa soluzione offre un approccio completo alle esigenze del laboratorio, migliorando l’efficienza e l’affidabilità dei test e allineandosi agli standard qualitativi richiesti nel settore.
