Enhancing energy efficiency and robustness in pneumatic actuation systems: a design and setup framework

Abstract

Devido à crescente demanda por tecnologias renováveis e ao aumento do consumo energético global, a eficiência energética tornou-se um pilar essencial para o desenvolvimento econômico sustentável. Os sistemas pneumáticos, amplamente utilizados na indústria por seu baixo custo, alta densidade de potência, versatilidade e robustez, enfrentam o desafio da baixa eficiência energética. Embora existam estratégias para melhorar esse aspecto, elas frequentemente envolvem componentes adicionais, controle complexo, custos elevados e redução da confiabilidade, limitando sua adoção prática. Nesse contexto, o dimensionamento adequado do sistema de atuação pneumático surge como uma solução eficiente para aprimorar seu desempenho energético. Diante disso, esta tese propõe uma estrutura de projeto e comissionamento para sistemas de atuação pneumáticos que equilibra eficiência energética e robustez, alcançando uma condição ótima de operação. A estrutura consiste em um conjunto de conceitos e definições que embasam a otimização do dimensionamento de atuadores e válvulas pneumáticas, fornecem diretrizes para a seleção da alternativa mais eficaz de regulagem de vazão de ar comprimido e integram um sistema de monitoramento para otimização em tempo real durante a operação do equipamento. As ferramentas desenvolvidas visam eliminar incertezas no projeto de sistemas pneumáticos, como a determinação das pressões atuantes nas câmaras do atuador, as forças de atrito, o comportamento dinâmico do sistema sob cargas variáveis e a determinação eficaz das forças de carga. Para isso, foram utilizadas as equações que governam o comportamento do sistema, sob a hipótese de regime permanente, permitindo identificar uma condição ótima de operação, onde eficiência energética e robustez são equilibradas. A análise dos tempos característicos de deslocamento de atuadores pneumáticos, junto com a análise estatística de dados experimentais e simulações dinâmicas, possibilitou o desenvolvimento de equações analíticas para o dimensionamento desses sistemas. Um sistema de monitoramento, baseado em um modelo híbrido de aprendizado de máquina (HML), foi desenvolvido para otimizar sistemas pneumáticos durante a operação, ajustando a pressão de suprimento e a abertura das válvulas reguladoras de vazão, de forma que os requisitos de projeto sejam atendidos e o consumo de ar seja otimizado conforme a carga aplicada. A estrutura de projeto e comissionamento foi extensivamente avaliada em simulações dinâmicas e ensaios experimentais, demonstrando a capacidade do método de dimensionamento em atender aos requisitos de projeto, garantir operação robusta e evitar o consumo excessivo de ar comprimido. O sistema HML se mostrou eficaz na otimização das condições operacionais, aumentando a robustez de atuadores subdimensionados e reduzindo o consumo de ar em cerca de 50% em atuadores superdimensionados. Conclui-se que a estrutura desenvolvida preenche a lacuna de conhecimento na área de projeto de sistemas pneumáticos, oferecendo uma alternativa sistemática aos métodos tradicionalmente utilizados.

Abstract: Due to the growing demand for sustainable technologies and the global increase in energy consumption, energy efficiency has become a pillar of sustainable economic development. Pneumatic systems, widely used in industry due to their low cost, high power density, versatility, and robustness, face the challenge of low energy efficiency. While existing strategies aim to improve this aspect, they often involve additional components, complex control, high costs, and reduced reliability, limiting their practical application. In this context, proper sizing of pneumatic actuation systems becomes an efficient solution to enhance their energy performance. Therefore, this thesis proposes a design and setup framework for pneumatic actuation systems that balances energy efficiency and robustness, achieving an optimal operating condition. The framework comprises a set of concepts and definitions that support the optimization of sizing of pneumatic actuators and valves, provide guidelines for selecting the most effective throttling method, and integrate a real-time monitoring system for optimization of pneumatic systems during operation. The developed tools aim to eliminate uncertainties in pneumatic system design, such as determining chamber pressures in actuators, friction forces, system dynamic behavior under variable loads, and effective load force determination. To address these uncertainties, the governing equations of the system under steady-state assumptions were used to identify an optimal operating condition where energy efficiency and robustness are balanced. The analysis of the characteristic displacement times of pneumatic actuators, combined with statistical analysis of experimental data and dynamic simulations, enabled the development of analytical equations for system sizing. A hybrid machine learning (HML) model was developed to optimize pneumatic systems during operation by adjusting supply pressure and the throttle valves openings, ensuring that design requirements are met and optimizing air consumption based on the actual applied loads. The framework was extensively evaluated through dynamic simulations and experimental tests, demonstrating its ability to meet design requirements, ensure robust operation, and avoid excessive compressed air consumption. The HML system proved effective in optimizing operational conditions, enhancing robustness for undersized actuators, and reducing air consumption by approximately 50% in oversized actuators. In conclusion, the developed framework addresses the knowledge gap in pneumatic system design, offering a systematic alternative to traditional sizing methods.