Kerschner, C. J. (2018). Advanced control strategies for scanning based 3D printing [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. http://hdl.handle.net/20.500.12708/158469
E376 - Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik
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Date (published):
2018
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Number of Pages:
80
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Keywords:
Mechatronics; Control Engieering; Precision Engieering; Metrology; Galvanometer Scanner; 3D printing
de
Mechatronics; Control Engieering; Precision Engieering; Metrology; Galvanometer Scanner; 3D printing
en
Abstract:
Die additive Fertigung hat sich zu einem weit verbreiteten Verfahren für Rapid Prototyping und Design-Driven Manufacturing entwickelt. Schichtweiser Aufbau von Bauteilen reduziert nicht nur die Anzahl der benötigten Werkzeugsätze, sondern ermöglicht auch die Herstellung komplexer Strukturen. Aufgrund ihrer hohen Auflösungen gehören Verfahren die auf Lithographietechnologie basieren zu den am Häufigsten vorzufindenden Verfahren. Unter anderem ermöglichen sie die Herstellung von Mikrostrukturen für optische, microelektronische oder medizinische Anwendungen. Aufgrund des schichtweisen Aufbaus und der begrenzten Laser Scann-Geschwindigkeiten ist jedoch deren Fertigungsgeschwindigkeit begrenzt. Diese Arbeit untersucht wie durch Anwendung von fortgeschrittenen Regelungsmethoden auf scannenden Stereolithographiemaschinen die Bauteil Fertigungszeit verringert werden kann. Das Ziel besteht darin, die Scangeschwindigkeit zu erhöhen und somit die Gesamtdruckzeit einer einzelnen Schicht zu reduzieren, jedoch unter Beibehaltung einer hohen Präzessionsrate. Ein 405nm Scanning-Laser Mikro-Stereolithographie Setup, mit Auflösungen von unter 5 m wurde gebaut um die Leistung der Regler zu testen. Eines der schnellsten Galvanometer-Scannersysteme sowie eine Elektronik mit hoher Bandbreite zur Integration der digitalen Regler wurden verbaut. Aus verschiedenen untersuchten Reglungsmethoden wurde die iterative lernende Regelung ausgewählt, da sie sich gut zur Regelung der Scantrajektorien von Lithographiemaschinen eignet. Es wird gezeigt, dass durch das Lernen von vorhergegangenen Fehlern die Bandbreite der Scanner verbessert und Effekte, wie Überschwingen aufgrund seiner nicht-kausalen Struktur erfolgreich unterdrückt werden, was eine weit höhere Scangeschwindigkeiten erlaubt. Tests mit unterschiedliche Scangeschwindigkeiten zeigen eine Fehlerreduktion von bis zu 96% bei einer Scanrate von 0.96 m/s im Vergleich zum PID geregelten System. Des weiteren wurden einfache Testdrucke durchgeführt die zeigen, dass ILC durch seine hohen Regelbandbreiten ein schnelleres und genaueres Scannen ermöglicht.
Additive manufacturing has become a widely used process for rapid prototyping and design-driven manufacturing. Building components layer by layer not only reduces the number of required tool-sets, but also enables manufacturing intricate structures. Lithography based methods are among the most popular additive manufacturing technologies, enabling the production of micro structures due to their high resolution. However, the manufacturing time is relatively slow, due to the limited laser scanning speed in the case of scanning stereolithography. It is therefore highly desired that their lead time is reduced to outperform conventional technologies for low volume manufacturing. This thesis investigates the integration of advanced control with scanning lithography based additive manufacturing machines. The goal is to increase the scanning speed and therefore reduce the overall print time of each layer while maintaining high print precision. In order to integrate advanced motion control techniques, a 405nm scanning laser micro stereolithography setup is build. The setup includes some of the fastest commercially available galvanometer scanner systems, as well as high bandwidth electronics for the integration of the digital controllers and is capable of feature sizes below 5 m. Frequency domain iterative learning control is selected from various control strategies due to the type of trajectories of a scanning lithography machine and due to its non-causal nature. The experiments show that iterative learning control improves the bandwidth of the scanners an suppresses overshoots, by learning from previous errors of periodic signals. It effectively reduces settling time and velocity variations and therefore enables an overall faster scan system. Different scan speeds are tested and are showing an error reduction of up to 96,% for a scan speed of 0.96 m/s in comparison to a PID feedback controlled system. The high-speed laser path quality is also evaluated by simple test prints to demonstrate the benefits of ILC an its high control bandwidth, enabling faster and more accurate scanning.