■Delta機器人存在損壞自身及其負載的風險
多年前,機械臂動力學建模就已是學術界知名的一種方法。它常常作為機器人和工程實驗室的一個工具,用于人形機器人和高級控制算法的研發、運動仿真研究及其他學術目的。動力學建模涉及描述機器人動力學特性的數學公式的開發,這些特性包括慣量、質量、質心和其他不易測量的參數。盡管在理論研究中頻繁出現,但運用動力學建模來改進機器人控制還沒有受到工業機器人研發人員和制造商的重視。
動力學建模
高創首先考慮使用動力學建模來解決一家機器人制造商遇到的高速Delta機器人的性能問題,這些機器人用于半導體行業。
這些機器人被用來處理太陽能晶片,這項應用需要很高的加速度和極高的精確度。Delta機械臂結構本就脆弱,所以機械臂非常易損。此外,機械臂可能對昂貴的負載及生產材料造成沖擊和損壞。Delta運動學基于由球狀關節連起來的平行四邊形機構,在一些系統中,這些平行四邊形連接到移動平臺和機械臂連桿。若超過一定位置或角度時,需要力來分解,機器人則大幅度減速,即使是一個小碰撞或強震動也可使機器人解體。更復雜的是,這些斷裂點典型地位于伸出位置,碰到障礙物風險更高。機器人折斷后,留存的撞擊未被檢測出,會增加潛在破損機率。
為解決以上隱患,Servotronix工程師采納并改善科研中原有的動力學模型,從而為Delta機器人提供更好的控制。
描述Delta機器人的最終模型或算法集合,只是本文故事的一半。
機器人動力學模式
模型是通用的。因機器人尺寸和質量不同,實際參數值多種多樣。盡管機器人運動學相同,但物理性質不同。同一系列中的每臺機器人物理性質可能存在差異,從而導致每臺機器人的性能不同。
■力矩誤差表明,計算出的力矩值能準確預估濾波后的力矩
一旦機器人系統建模完成,則需要獲取精準的動力學參數值。高創通過開發額外算法,運動學和動力學參數自動識別過程,實現了這一需求。
一些參數,例如機械臂連桿的幾何尺寸,容易測量并插入公式中;然而其他參數值,例如每個連桿的質心,則需要自動識別過程來確定。
在識別過程中,機器人隨機移動,動力學參數值由高創識別算法確定。各種內外部因素,如形狀、材料、線纜、摩擦力等,都需列入計算。
Delta機器人的基于模型控制取得成功后,高創相繼開發了其他機器人動力學模式,例如SCARA機器人、四軸橫臂機器人和五軸伽利略球形機器人。因為公司已意識到動力學建模能解決日益增長的大功率、高速度和低成本需求。
使用動力學模型,高創的客戶已經取得了更快的整定時間,并實現了更好的軌跡跟蹤運動控制。另一個優勢是,通過隨時變動的機械參數,尤其是摩擦力常數,可檢測系統磨損和撕裂。
高創多軸控制器softMC
基于模型的控制目前已經應用于高創多軸控制器softMC。通過實時運動總線系統,這種控制的效果得以最終實現。EtherCAT通訊使得高創softMC多軸控制器以每毫秒更新驅動值。在每次采樣中,softMC從驅動器接收或發出轉矩指令值和轉矩反饋值及標準位置和速度值,softMC配高創CDHD伺服驅動器是典型匹配,配置后可接收自身計算出的額外力矩值,作為力矩補充。
基于模型的控制最直接的益處是檢測并避免沖擊,這點在Delta機器人案例中清晰可見。負載、工作環境及操作人員都可得到更好保護。此外,該控制方法不需要力傳感器,從而簡化系統設計,減少成本。
該控制方法最顯著的益處是改善機器人運轉狀態及提高驅動器性能。到達位置所需的力矩值可被計算得出,且能精確地控制,因此路徑能得到大幅度地優化。因為通過計算得到電流,并非簡單由反饋環獲得,所以所需的電流更平緩,從而取得更好的速度控制,減少顫抖和抖動。
通過對運動中機器人上力矩和力的預估,以及對過大力矩的阻止,使得機器人提速變得更簡單,更安全,同時減少了振動,縮短了整定時間。基于模型的控制最終使機器人系統運動更快,更精準,且高產量。
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