Человеку свойственно ошибаться, но производственным
процессам не свойственно прощать эти ошибки.
Человеку свойственно ошибаться, но производственным
процессам не свойственно прощать эти ошибки.
Ближайшие события
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.
Последний вышедший номер
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.