Человеку свойственно ошибаться, но производственным
процессам не свойственно прощать эти ошибки.

 

Связь с редакцией
Рассылка новостей

Методика выявления базовых динамических параметров 6-осевого промышленного манипулятора

Производители промышленных роботов, как правило, не раскрывают динамические параметры манипуляторов. Их можно получить из CAD-модели или путём экспериментальной идентификации, однако в обоих случаях необходимо учитывать, что лишь часть параметров является идентифицируемой – остальные либо не проявляются в динамике, либо неотделимы друг от друга. В работе представлена методика определения базовых динамических параметров – минимального идентифицируемого набора – для манипуляторов с вращательными сочленениями. Методика основана на построении регрессора с помощью алгоритма Ньютона-Эйлера и выделении базовых параметров посредством QR-разложения. Применение методики к манипулятору KUKA KR4 R600 позволило сократить число параметров с 78 до 52 ед. Численная верификация подтвердила корректность редукции.

Аффилиация авторов
Кожухов Богдан Константинович – аспирант, e-mail: kozukhov.bogdan@gmail.com,
Воронов Вячеслав Игоревич – канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой ≪Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации≫,
Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ).

Список литературы
1. Song K., Hu H. Dynamic parameter identification and adaptive control with trajectory scaling for robot-environment interaction // PLOS ONE. – 2023. – Т. 18. – № 7. – С. 23.
2. Belov N. V., Vovik A. G., Voronov V. I., Voronova L. I. Development of a method for gripping fragile objects with a robot manipulator // 2025 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF). – IEEE, 2025. – С. 1-5.
3. Smolnikov V. A. et al. Simulation of the digital twin of the technological process of creating a demonstrator using R-Pro Digital // 2024 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications. – IEEE, 2024. – С. 1-5.
4. Jin J., Gans N. Parameter identification for industrial robots with a fast and robust trajectory design approach // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. – 2015. – Т. 31. – С. 21-29.
5. Atkeson C. G., An C. H., Hollerbach J.M. Estimation of inertial parameters of manipulator loads and links // The International Journal of Robotics Research. – 1986. – Т. 5. – №. 3. – С. 101-119.
6. Gautier M., Khalil W. Direct calculation of minimum set of inertial parameters of serial robots // IEEE Transactions on robotics and Automation. – 1990. – Т. 6. – №. 3. – С. 368-373.
7. Gautier M. Numerical calculation of the base inertial parameters of robots // Journal of robotic systems. – 1991. – Т. 8. – №. 4. – С. 485-506.
8. Крутиков С. Л. Рекурсивный метод поиска базовых инерционных параметров манипуляционных механизмов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия ≪Приборостроение≫. – 2012. – №. 1. – С. 38-59.
9. Craig J. J. Introduction to Robotics: Mechanics and Control. – 4th ed. – New York : Pearson, 2018. — 438 p.
10. Yuan J., Stepanenko Y. Computing a manipulator regressor without acceleration feedback // Robotica. – 1992. – Т. 10. – №. 3. – С. 269-275.
11. Колюбин С. А. Динамика робототехнических систем: учебное пособие. – Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2017. – 117 с.
12. Khalil W., Dombre E. Modeling, Identification and Control of Robots. – London : Butterworth-Heinemann, 2004. – 500 p.
13. Крутиков С. Л. Базовые инерционные параметры манипуляционных роботов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия ≪Приборостроение≫. – 2011. – №. 1. – С. 28-45.
14. Liu Y. Dynamic Parameter Identification for Rokae xMate [сайт]. – URL: ttps://github.com/YanjunLIU-ac/Dynamic_Parameter_Identification_for_Rokae_xMate.
15. Ardiani F., Benoussaad M., Janot A. Improving Recursive Dynamic Parameter Estimation of Manipulators by knowing Robot's Model integrated in the Controller // IFAC-PapersOnLine. – 2022. – Т. 55. – №. 20. – С. 223-228.
16. Brunot M. An improved instrumental variable method for industrial robot model identification / M. Brunot [и др.] // Control Engineering Practice. – 2018. – Т. 74. – С. 107-117.
17. Swevers J. et al. Optimal robot excitation and identification // IEEE transactions on robotics and automation. – 1997. – Т. 13. – №. 5. – С. 730-740.

Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru

© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2026 гг.

Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.

Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.

В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.

Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.

РассылкиSubscribe.Ru
Автоматизация в
промышленности