Wkoje su uobičajene metode upravljanja industrijskim robotima?
Roboti su, u većini slučajeva, još uvijek na nižoj razini stupnja kontrole pozicioniranja u prostoru. Pameti nema puno, a do pameti je još dug put. Stoga naši stručnjaci za robote dijele robote u dvije kategorije, naime industrijske robote i inteligentne robote, na temelju okoline primjene.
Trenutno je najrašireniji robot na tržištu industrijski robot, koji je ujedno i najzreliji i najsavršeniji robot. Industrijski roboti imaju mnoge metode upravljanja. Koje su uobičajene metode upravljanja industrijskim robotima?
1. Način kontrole točke (PTP)
Kontrola položaja točke naširoko se koristi u elektromehaničkoj integraciji i industriji robota. Tipične primjene NC alatnog stroja za praćenje konture dijela, upravljanja putanjom prsta industrijskog robota i sustava za praćenje putanje hodajućeg robota u strojarskoj industriji.
U procesu upravljanja, od industrijskih robota se zahtijeva da se mogu brzo i precizno kretati između susjednih točaka, a ne postoji regulacija pokretne staze za postizanje ciljne točke.
Točnost pozicioniranja i vrijeme kretanja dva su glavna tehnička pokazatelja načina upravljanja. Ovom metodom upravljanja lako se postiže niska točnost pozicioniranja i obično se koristi za utovar, istovar i rukovanje točkastim zavarivanjem. Utične komponente na tiskanoj ploči trebale bi održavati točan položaj pokretača terminala na ciljnoj točki. Ova metoda je relativno jednostavna, ali je teško postići točnost pozicioniranja od 2~3 um.
Sustav upravljanja točkama zapravo je pozicioni servo sustav. Njegova osnovna struktura i sastav u osnovi su isti, ali je složenost upravljanja različita zbog različitog naglaska; Prema povratnim informacijama, može se podijeliti na sustav zatvorene petlje, sustav poluzatvorene petlje i sustav otvorene petlje.
2. Kontinuirani način upravljanja putanjom (CP)
Pod kontrolom položaja točke, početna i završna brzina PTP-a su 0, tijekom kojih se mogu koristiti različite metode planiranja brzine.
CP kontrola služi za kontinuiranu kontrolu položaja pokretača terminala industrijskog robota u radnom prostoru. Brzina u središnjoj točki nije nula. Stalno se kreće. Brzina svake točke dobiva se gledanjem prema naprijed. Općenito govoreći, kontinuirana kontrola trajektorije uglavnom usvaja metodu brzine gledanja unaprijed: ograničenje brzine prema naprijed, ograničenje brzine u zavojima, ograničenje brzine praćenja, ograničenje maksimalne brzine i ograničenje brzine pogreške konture.
Spojevi industrijskih robota su kontinuirani i kontinuirani. Kroz sinkrono gibanje, izvršni pokretač može oblikovati kontinuiranu putanju. Glavni tehnički pokazatelj ovog načina upravljanja je točnost praćenja i stabilnost položaja terminalnog aktuatora industrijskog robota, obično elektrolučno zavarivanje i bojanje. Ova kontrolna metoda koristi se za robotsko skidanje ivica i pregled.
3. Metoda upravljanja silom (momentom).
Uz kontinuirano širenje granica primjene robota, samo vizualno osnaživanje više ne može zadovoljiti potrebe složenih praktičnih primjena. U ovom trenutku, sila/moment se mora uvesti za kontrolu izlaza, ili se sila ili moment moraju uvesti kao zatvorena povratna sprega.
Prilikom hvatanja i postavljanja predmeta montaža je u tijeku. Osim preciznog pozicioniranja, potrebno je upotrijebiti odgovarajuću silu ili moment, a potom (moment) servo. Načelo upravljanja u osnovi je isto kao i načelo upravljanja servopozicijom, ali ulaz i povratna sprega nisu signali položaja, već signali sile (momenta). Stoga se u sustavu moraju koristiti snažni senzori (momenta). Ponekad se koriste senzorske funkcije kao što su blizina, prilagodljiva kontrola i klizanje.
4. Inteligentni način upravljanja
Inteligentna kontrola robota način je kontrole koji koristi senzore (kao što su kamere) za kontrolu inteligentne obrade informacija, inteligentne povratne informacije i inteligentnih kontrolnih odluka. Senzori slike, ultrazvučni odašiljači, laseri, vodljiva guma, piezoelektrične komponente i pneumatske komponente, putni prekidači i druge elektromehaničke komponente) stječu znanje o okolnom okruženju i donose odgovarajuće odluke u skladu s vlastitom internom bazom znanja.
Razvoj tehnologije inteligentnog upravljanja ovisi o brzom razvoju ekspertnih sustava umjetne inteligencije kao što su umjetne neuronske mreže, genetski algoritmi i genetski algoritmi. Posljednjih godina tehnologija inteligentnog upravljanja značajno je napredovala. Teorija neizrazitog upravljanja, teorija umjetne neuronske mreže i njihova integracija uvelike poboljšavaju brzinu i točnost robota. Uglavnom se koristi za kontrolu praćenja robota s više zglobova, kontrolu lunarnog robota, kontrolu robota za plijevljenje, kontrolu robota za kuhanje itd.
Inteligentno upravljanje robotom može se podijeliti na neizrazito upravljanje, adaptivno upravljanje, optimalno upravljanje, upravljanje neuronskom mrežom, neizrazito upravljanje neuronskom mrežom i stručno upravljanje.