Applikationsbakgrund:
Under bakgrunden "Industry 4.0" och "Made in China 2025", för att anpassa sig till den moderna industrins snabbt föränderliga egenskaper och möta de ökande komplexitetskraven, bör robotar inte bara kunna genomföra repetitiva arbeta stabilt under lång tid, men också vara intelligent, nätverksansluten, öppen och datorvänlig.
Som en viktig aspekt av den fortsatta utvecklingen och innovationen av industrirobotar, utvecklas undervisningsteknologin i riktning mot att underlätta snabb undervisningsprogrammering och förbättra förmågan att samarbeta mellan människa och maskin. Den traditionella undervisningslådan, som har de mest praktiska tillämpningarna, kräver att operatören har en viss nivå av robotteknologisk kunskap och erfarenhet, och undervisningseffektiviteten är relativt låg. Jämfört med undervisningsmetoden för undervisningslåda kräver inte draglärningsmetoden att operatören behärskar någon robotkunskap och erfarenhet, och operationen är enkel och snabb, vilket avsevärt förbättrar undervisningens vänlighet och effektivitet.
Relaterade begrepp:
1. Dra undervisning
Det hänvisar till manöverarmens rörelse i riktning av mänsklig kraft under förarens dragkraft (dragände eller dragkraft av en viss manöverarm). Denna funktion kan enkelt planera banor (för uppgifter med låg processbananoggrannhet), vilket gör att operatörer kan spela in och reproducera banor utan behov av manuell programmering, vilket minskar tröskeln för operatörer och förbättrar effektiviteten.
2. Sensorbaserad dragundervisning
Traditionell draglära bygger på externa flerdimensionella vridmomentsensorer (inklusive bastyp, ledtyp och ändtyp) hos roboten, som använder vridmomentinformationen som sensorerna erhåller för att beräkna önskad riktning och rörelsehastighet. Även om denna metod kan förbättra kontrollnoggrannheten, medför den också ökade kostnader och olägenheter vid installation och underhåll. Kostnaden för högprecisionssensorer är till och med högre än för själva maskinen.
3. Drainlärning baserad på vridmomentkontroll för nollkraftbalans
För stela industrirobotar, utan att öka tillverknings- och underhållskostnaderna, med hjälp av robotens dynamiska modell, kan styrenheten beräkna det vridmoment som krävs för att roboten ska dras i realtid, och sedan ge detta vridmoment till motorn, vilket möjliggör robot för att effektivt hjälpa operatören att dra och uppfylla kraven på god interaktion mellan människa och maskin.
Kontrollmetoder:
Det finns olika metoder för att styra rörelsen hos en serie robotarmar, bland vilka det finns tre representativa sådana: oberoende ledkapslad dubbelslingakontroll, oberoende ledkapslad dubbelslinga plus gravitations-/friktionskompensationskontroll, beräknad vridmomentkontroll och draglärande kontroll . Nedan följer en kort jämförelse:
1. Oberoende skarvkapslad dubbelslinga-kontroll: hänvisar till användningen av två separata slutna slingkontroller för varje koppling, där den yttre reglerslingan är kopplingsvinkelns kontrollslinga och den inre reglerslingan är den gemensamma vinkelhastighetskontrollslingan. Den här metoden är den tidigaste robotstyrningsmetoden, endast med utgångspunkt från ett enkelt motorstyrningsperspektiv, utan att ta hänsyn till förändringarna i motorbelastning med rörelse, så denna metod har dålig spårningsnoggrannhet.
2. Oberoende fogkapslad dubbelslinga med tyngdkrafts-/friktionskompensationskontroll: På basis av oberoende fogkapslad dubbelslingstyrning appliceras framkopplingskompensationen av tyngdkraft och friktion direkt på vridmomentutgången. Denna algoritm tar hänsyn till huvudfaktorerna vridmoment, gravitation och friktion, eftersom dessa två vridmoment står för en stor del av robotens alla vridmoment under normala arbetsförhållanden. Vid högre hastigheter kan även accelerationsvridmoment, centrifugalkraft och Corioliskraftvridmoment läggas till (vanligtvis görs detta inte eftersom vinkelaccelerationsljudet som erhålls av sensorskillnaden är för stort). Denna kontrollmetod används oftare i industrirobotar, vilket är den faktiska metoden som används i detta fall.
3. Beräknad vridmomentkontroll: detta kontrollläge är baserat på antagandet att den dynamiska modellen är mycket exakt. Efter att gravitationsmoment, Corioliskraft, centrifugalkraftsmoment och friktionsmoment har lagts till frammatningen kan systemet förenklas till ett andra ordningens system. Sedan kan andra ordningens system placeras i ett kritiskt dämpningstillstånd genom att justera vinkelkoefficienten och vinkelhastighetsåterkopplingen, och robotens styrsystem har bra kontrollprestanda. Svårigheten med denna kontrollmetod ligger i att kunna fastställa modellen tillräckligt exakt, vilket är en av de typiska forskningsriktningarna.
4. Dragundervisning: undervisningen går ut på att kompensera det höga vridmomentet och friktionsmomentet enligt aktuell position och hastighet, och sedan rör sig manöverarmen i riktningen för den kraft som personen utövar.