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  • 1 # 工業機器人之家

    柔性機械臂:

    柔性機械臂具有質量輕、能耗低、操作範圍大等優點,但結構柔性導致形變以及振動,這給實際應用帶來重大挑戰。如何實現機械臂高精度控制是一個研究熱點。西北工業大學許斌教授對針對動力學未知以及存在外界擾動兩種情形,分別給出了基於複合學習的智慧控制策略以及基於擾動觀測設計的自適應策略。相關研究論文發表在SCIENCE CHINA Information Sciences 2017年第5期。

    圖1 複合學習控制框圖

    圖2 末端位置跟蹤(複合學習控制)

    針對柔性機械臂存在非最小相位問題,該論文采用輸出重定義的方法進行動力學變換得到輸入輸出子系統以及內動態子系統。針對輸入輸出子系統,考慮動力學不確定分析智慧學習誤差隱含資訊,給出了基於平行估計的智慧學習策略提升智慧學習的準確性與快速性。具體設計方案見圖1,相關跟蹤結果見圖2。所給出的兩種效能增強自適應控制方案均實現了柔性機械臂末端跟蹤精度提升,對於實際系統應用具有重要潛在價值。

    高精度工業機器人:

    高精度工業機器人中的精度指標很有多種,例如重複定位精度、重複姿態精度、絕對位姿精度、空間路徑精度、線速度跟蹤精度、角速度跟蹤精度等等,在設計這些評測指標時,同樣會遇到上述的各種限制。

    慶幸的是,由於目前工業機器人的應用領域仍然還不是非常廣泛(相對於人類整個的生產活動),因此當前只對重複定位精度和絕對位姿精度有較高的要求,這兩個指標已經有了一些大概的共識。

    現在主流的工業機器人,重複定位精度高於±0.02mm,全工作空間內絕對定位精度高於±1mm,基本可以說是“高精度”機器人了。

    既然沒有明確的定義,那什麼情況下可以把自己的機器人稱為“高速”和“高精度”的?當前的主流做法其實很簡單:既然無法對不同大小,不同構型的機器人提供統一的評價指標,那就按照不同的機器人種類(一般按目標應用領域來分),分別給出評價方法。

    比如說在小型6軸機器人領域(用於小型工件加工,如3C領域),一般以標準節拍時間來作為速度效能指標的評價標準。標準節拍時間是指:機器人攜帶1公斤的負載,從起點開始,向上移動25mm,平移300mm,向下運動25mm,然後沿路徑返回起點這樣一個過程所耗費的時間,如下圖(圖中是NACHI的MZ07系列,標準節拍時間為0.31s):

    目前行業內頂級水平,可以將該指標控制在0.4s以下,比如EPSON的C4系列為0.37秒,C8系列為0.31秒,DENSO的VS系列可以做到0.33秒。再比如在碼垛/搬運領域,主要是搬運外形統一,重量比較大的物品,一般是以每小時最多可搬運多少次來評價速度,這個指標同樣可以抽象為一個類似小機器人的標準節拍時間,只不過由於臂展增加,往返距離會相應變大(60kg負載,向上400mm,平移2000mm,向下400mm,然後按原路徑返回起點),如下圖:

    (ABB Robotics - Fanta Can Challenge- Level II - Superior Motion Control)

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