Проектът се осъществява с финансовата подкрепа на Оперативна Програма Развитие на Човешките Ресурси , Съфинансиран от Европейския Социален Фо

Подобни документи
Slide 1

Slide 1

Slide 1

НАУЧНИ ТРУДОВЕ НА РУСЕНСКИЯ УНИВЕРСИТЕТ , том 47, серия 4 Сравнително изследване на някои от характеристиките на измервателните системи за позиц

Slide 1

Проектиране на непрекъснат ПИД - регулатор. Динамичните свойства на системите за автоматично регулиране, при реализация на първия етап от проектиранет

Microsoft PowerPoint - DBoyadzhieva

2. Изследване на операциите и моделиране. Моделиране на обществените процеси. Същност на моделирането. Структура на процеса на моделиране

Microsoft Word - VypBIOL-01-kinematika.doc

1 РЕЦЕНЗИЯ върху дисертационен труд за придобиване на образователна и научна степен доктор Автор на дисертационния труд: маг. инж. Любомира Илиева Дим

Европейски съюз ОПЕРАТИВНА ПРОГРАМА РАЗВИТИЕ НА ЧОВЕШКИТЕ РЕСУРСИ ПРОЕКТ BG051PO ЦЕНТЪР ПО МАТЕМАТИЧНО МОДЕЛИРАНЕ И КОМПЮТЪРНА СИМУЛАЦИ

Моделиране с програмния продукт West на биохимичните процеси в биологичното стъпало на спсов – Кубратово. Симулации на експлоатационни режими и страте

Годишното тематично разпределение по Компютърно моделиране за 4. клас N седмица Тема очаквани резултати Методи бележки и коментари Първи учебен срок Т

МИНИСТЕРСТВО НА ОБРАЗОВАНИЕТО И НАУКАТА

Компютърна Графика и Презентации - Графично моделиране

Slide 1

РЕЦЕНЗИЯ на дисертационна работа за придобиване на ОНС Доктор по докторантска програма от професионално направление 5.4 Енергетика, специалност Промиш

Технически университет - Габрово

Microsoft Word - 600_8-12

РЕЗЮМЕТА на трудовете на доц. д-р Галина Николчева Резюмета на трудовете от хабилитационния труд I I.1 В работата се представя аналитичен метод за про

I

1. Намерете: xsin x lim x 0 ln( x ) Пресметнете интеграла: x 4 ln x dx

Microsoft Word - imB_kr

ТЕХНИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ СОФИЯ Факултет по приложна математика и информатика катедра Математическо моделиране и числени методи маг. инж. Кирил Райчев Пе

Slide 1

INTERNATIONAL SCIENTIFIC JOURNAL "MECHANIZATION IN AGRICULTURE" WEB ISSN ; PRINT ISSN ИЗСЛЕДВАНЕ И ОПТИМИЗИРАНЕ ПЕРИОДИЧНОСТТА НА Д

truebeam_BUL-2018

Машинно обучение - въведение

10. Линейни оптимизационни модели – обща постановка

Лекция Класификация с линейна обучаваща машина Обучаващата машина може да бъде дефинирана като устройство, чиито действия са повлияни от миналия опит

Microsoft Word - VypBIOL-02-Kin-Okryznost.doc

Доклад за оценка на здравната технология съгласно чл. 17, ал. 5 от Наредба 9 от на МЗ

Машинно обучение Лабораторно упражнение 9 Класификация с множество класове. Представяне на невронна мрежа Упражнението демонстрира класификация в множ

aiut_rb.xls

РЪКОВОДСТВО ЗА РАБОТА С ЛИНЕЕН ТЕГЛОВЕН ДОЗАТОР 2017

ТЕХНИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ – СОФИЯ

<4D F736F F D20D0E0E7FFF1EDE5EDE8E520EFEE20F7EB2E EEF220C7CECF20F120C8E7F52EB EEF E31312E3138E3>

Microsoft Word - MF_UP_ MU_ mag-ActualiziranOK.doc

БЪЛГАРСКА АКАДЕМИЯ НА НАУКИТЕ ИНСТИТУТ ПО СИСТЕМНО ИНЖЕНЕРСТВО И РОБОТИКА България, София 1113, ПК 79, ул. “Акад. Г.Бончев”, Бл.2, Тел.(+359 2)

Slide 1

Препис:

ЛЯТНА ШКОЛА 2013 ПОВИШАВАНЕ ТОЧНОСТТА НА РОБОТ ЧРЕЗ ИДЕНТИФИКАЦИЯ И РАЗПОЗНАВАНЕ Доц. д-р инж. Роман Захариев ПОВИШАВАНЕ НА ЕФЕКТИВНОСТТА И КАЧЕСТВОТО НА ОБУЧЕНИЕ И НА НАУЧНИЯ ПОТЕНЦИАЛ В ОБЛАСТТА НА СИСТЕМНОТО ИНЖЕНЕРСТВО И РОБОТИКАТА Проект BG051PO001-3.3.06-0002

1.Въведение ИДЕНТИФИКАЦИЯТА В РОБОТИКАТА Първо като експериментална процедура за изследване и изпитване параметрите на манипулационната система на робота, с цел оптимизация на нейния модел; Второ за достигане на максимална точност на синтезирания модел в процеса на функциониране на робота, чрез процедура за корегиране на управляващия му сигнал.

Алгоритъм на идентификацията при експериментална процедура Създаване на математичен модел за изследвания обект. Експеримент с цел идентификация на сътветния параметър. Калиброване на манипулационната система на промишления робот. Определяне на оптимизиран модел след корегиране на калиброваните параметри в математичния модел. Изследване на поведението чрез идентификация на оптимизирания модел.

Алгоритъм на идентификацията при функциониране на робота Подаване на сигнал от управляващото устройство на робота към изпълнителната му система, съответствуващ на оптимизирания модел на обекта. Идентификация на сътветния параметър, с помощта на сензорна информационно-измерителна система. Калиброване на параметъра, което изисква подаване на корегиращ сигнал от УУ до достигане на очакваната стойност на параметъра.

ЛАБОРАТОРНИ ИЗСЛЕДВАНИЯ ПРИ ИДЕНТИФИКАЦИЯ НА РОБОТ

ЕЛЕМЕНТИ НА ПРОЦЕСА НА ИДЕНТИФИКАЦИЯ Анализ на необходимата информация за изследване и калиброване на Роботизирана мехатронна система. Избор на подходящ математичен апарат за описание и изследване на модела. Създаване на адекватен модел, отразяващ реалното състояние и функции на изследвания робот. Измерване и анализиране на кинематичните и динамични характеристики на сегментите на структурата на изследвания робот. Идентификация и разпознаване на параметрите на реалната Роботизирана система с тези от модела. Калиброване на Роботизираната система.

УПРАВЛЯЕМОСТ И НАБЛЮДАЕМОСТ на параметрите Ако векторът на състоянието на една система се раздели на четири компоненти x(t) = [ x 1 (t) x 2 (t) x 3 (t) x 4 (t)] (1) където: x 1 (t) - са управляеми и ненаблюдаеми променливи на състоянието; x 2 (t) - са управлеми и наблюдаеми променливи на състоянието; x 3 (t) - са неуправлеми и наблюдаеми променливи на състоянието; x 4 (t) - са неуправлеми и ненаблюдаеми променливи на състоянието. Обектът може да се опише със системата векторно-матрични уравнения: x 1 (t) = A 11 (t) x 1 (t) + A 12 (t) x 2 (t) + A 13 (t) x 3 (t) + A 14 (t) x 4 (t) + B 1 (t) u(t) x 2 (t) = A 22 (t) x 2 (t) + A 24 (t) x 4 (t) + B 2 (t) u(t) x 3 (t) = A 33 (t) x 3 (t) + A 34 (t) x 4 (t) x 4 (t) = A 44 (t) x 4 (t) y(t) = C 2 x 2 (t) + C 4 x 4 (t) (2) или x(t) = A(t)x(t) + B(t)u(t) y(t) = C(t)x(t)

Редукция на модела Където: A11 t A12 t A13 t A14 t 0 A22 t 0 A24 t 0 0 A33 t A34 t 0 0 0 A t At 44 B t B1 t B2 t 0 0 C t 0 C t 0 2 4 C t u (2) (1) (4) y (3) X2(t)=A(t)X2(t)+B(t)u Y(t)=C(t)X(t)

КАЛИБРОВАНЕ НА РОБОТИЗИРАНА МЕХАТРОННА СИСТЕМА. Да се определи модел за достигане на поставена целева функция; Прецизно измерване за някой параметри чрез подходяща екипировка; Повишаване на надеждността на параметрична идентификация при измерване на параметрите на манипулационната система на промишления робот.

КРИТЕРИИ В ПРОЦЕСА НА ИДЕНТИФИКАЦИЯ И КАЛИБРОВКА Единият критерий е подбиране на статистически голям брой позиции, представени във всяко отношение през цялото време на работния интервал. Точките на позициониране и ориентациите на работния инструмент трябва да бъдат толкова на брой, че да е възможно да бъдат отстранени възможните идентификационни проблеми. Вторият критерий е оптимизиране на позициите на измерване на параметрите, които трябва да бъдат идентифицирани в работния модел.

МЕТОД НА ПЕРТУРБАЦИИТЕ Пертурбационните граници предлагат една реалистична оценка за задачите, възникващи в математическото моделиране на манипулационни системи в роботиката. Ако най-малкият входящ инкремент на ъгала на завъртане е оптималният проблем може да се модифицира, както следва: M L U / m mn ( k ) ( k) n. където : n 1 ( r 2 ref m, ( m ( k 1) r( k 1)) r( k 1) f ( ( k) 1( k), 2( k) 2( k), 1 m T H ( r 1),..., 1,0,1,..., m ref, ( k) ( k) m ( k 1) r( k 1)) ( (1) 0) Решението на този проблем може да се извлече чрез пертурбирането на всеки от елементите на кинематичната структура на робота със ограничение M. Може да се получи чрез смяна на ъгловата позиция (k), което ще доведе до минимални грешки на движението във всяка локална стъпка.

Предимства на Метода на пертурбациите M, M, представена ( k ) ( k ) N. / N M /,..., M По дефиниция е известно, че пертурбацията където M и -M са граничните стойности за стъпка на звеното k, а е интервала на пертурбация. Така, че едно възможно решение в стъпка k композира пертурбационен набор както следва: ( k) M 1, M1, M 2, M 2,... M,, ( k ) ( k ) n M n ( ) 1 2 n k (2) Този метод е наречен мeтода на пертурбациите и мотивацията на този метод е да се пертурбира всяко от звената на кинематичната структура на робота под ограничения, да се получи промяната на ъгловата позиция (k), което предполага минимизиране на грешките при движение на крайното кинематично звено на стъпка k.

ДОПУСТИМА ЗОНА НА ТРАЕКТОРИЯТА НА РОБОТА Съгласно пертурбационния метод допустимата зона се предполага и използва в следните стъпки: Дефинира се допустима зона като ограничение от грешките на движение на крайното кинематично звено и основната задача на генериране на управлинието за извършване на движение от типа РТР е зададена. Дефинирана е тегловната функция съгласно споменатата задача, като възможност за избягване на сингулярностите, избягване на препятствията, максимизиране на измерванията на манипулативността и т.н. Избор на оптимално решение съгласно тегловната функция от решенията в допустимата зона. След всичко това основната задача на управлението е установена.

МАНИПУЛАТОР ТИП SCARA REM10 С РЕВОЛВЕРНА ГЛАВА

ЕКСПЕРИМЕНТАЛНА УСТАНОВКА С РОБОТ РЕМ10 ТИП SCARA

x [ l y z 23 234 1 1 2 където : [ l l sn 2 cos 2 1 1 cos 2 3 l 3 2 ПРИМЕР: Движението на хващача се описва по следния начин в Декартови координати. 2 l l 3 cos cos sn 4 2 23 3 l l l 3 4 4 cos cos sn 3 234 234 l l 4 4 l l 5 5 cos cos 234 234 ]sn 1 ]cos 1

ЗАКЛЮЧЕНИЕ: На база проведени експериментални изследвания на динамични параметри на манипулационна система на промишлени роботи се прави оценка на състоянието, а при необходимост калиброване и корекция на моделните оператори. Оценяването на състояния на манипулационната система чрез параметричната идентификация е процес необходим на системата за управление. По този начин могат да се коригират грешките от изработка и монтаж на механичната част на манипулационната система. Това гарантира точността и надежността на промишления робот. В процеса на проведените изследвания се създава възможност за синтез на моделен оператор, съобразен с конкретните особености на изпитваната манипулационна система..

БЛАГОДАРЯ ЗА ВНИМАНИЕТО!