Non Linear Model Predictive Control for a Cable Suspended Parallel Robot in Cable Failure Scenario

Cable-suspended parallel robots have gained significant attention due to their flexibility and versatility in various applications. However, the failure or breakage of cables poses a critical safety concern and affects the robot's stability and performance. This thesis proposes the development of a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) algorithm for a cable-suspended robot to predict and isolate cable damage. The NMPC approach offers several advantages in this context. Firstly, it allows the formulation of a dynamic model that captures the complex interactions between the robot and the cables, enabling accurate predictions of the robot's behavior under cable damage scenarios. Secondly, NMPC considers constraints on the system's states, inputs, and outputs, ensuring that the robot's operation remains within safe boundaries even in the presence of cable failures. The proposed algorithm aims to detect and isolate the specific cable experiencing damage by continuously monitoring the robot's state and performance. By utilizing an NMPC framework, the algorithm can incorporate real-time sensor feedback and adaptively adjust control actions to compensate for cable failure effects. Furthermore, the predictive nature of NMPC enables proactive mitigation measures, such as redistributing the robot's load or adjusting control parameters, to maintain stability and complete tasks efficiently. The results show improved fault detection and isolation capabilities, enhanced system robustness, and reliable control performance in the presence of cable failures. The research highlights the suitability of NMPC in addressing the safety and control challenges associated with cable failures, providing valuable insights for the design and operation of cable-suspended robots in various applications.

I robot sospesi paralleli a cavi hanno attirato notevole attenzione per la loro flessibilità e versatilità in diverse applicazioni. Tuttavia, la rottura o il guasto dei cavi rappresenta una criticità molto rilevante per la sicurezza e influisce sulla stabilità e le prestazioni del robot. Questa tesi propone lo sviluppo di un algoritmo di Controllo Predittivo Non Lineare (NMPC) per un robot sospeso parallelo a cavi al fine di predire e isolare i danni ai cavi. L'approccio NMPC offre diversi vantaggi in questo contesto. Innanzitutto, consente di formulare un modello dinamico che tiene conto delle complesse interazioni tra il robot e i cavi, consentendo una predizione accurata del comportamento del robot in scenari di guasto dei cavi. In secondo luogo, l'NMPC considera i vincoli sugli stati, gli ingressi e le uscite del sistema, garantendo che l'operazione del robot rimanga entro limiti di sicurezza anche in presenza di guasti ai cavi. L'algoritmo proposto mira a rilevare e isolare il cavo specifico che subisce il danno monitorando continuamente lo stato e le prestazioni del robot. Utilizzando un framework NMPC, l'algoritmo può incorporare un feedback dei sensori in tempo reale e regolare in modo adattivo le azioni di controllo per compensare gli effetti del guasto dei cavi. Inoltre, la natura predittiva dell'NMPC consente di adottare misure di mitigazione proattive, come la ridistribuzione del carico del robot o l'aggiustamento dei parametri di controllo, al fine di mantenere la stabilità e completare le attività in modo efficiente. I risultati si prevede che mostrino capacità migliorate di rilevamento e isolamento dei guasti, maggiore robustezza del sistema e affidabilità delle prestazioni di controllo in presenza di guasti ai cavi. La ricerca evidenzia l'adattabilità dell'NMPC nel affrontare le sfide di sicurezza e controllo legate ai guasti dei cavi, fornendo preziose intuizioni per la progettazione e l'operazione di robot sospesi a cavi in diverse applicazioni.