Quelles sont les méthodes de contrôle courantes des robots industriels ?

Sep 23, 2022

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WQuelles sont les méthodes de contrôle courantes des robots industriels ?

 

Les robots, dans la plupart des cas, sont encore au niveau inférieur de l'étape de contrôle du positionnement spatial. Il n'y a pas beaucoup d'intelligence, et il y a encore un long chemin à parcourir avant l'intelligence. Par conséquent, nos experts en robots divisent les robots en deux catégories, à savoir les robots industriels et les robots intelligents, en fonction de l'environnement d'application.

 

À l'heure actuelle, le robot le plus utilisé sur le marché est le robot industriel, qui est également le robot le plus mature et le plus parfait. Les robots industriels ont de nombreuses méthodes de contrôle. Quelles sont les méthodes de contrôle courantes pour les robots industriels ?

 

1. Mode de contrôle ponctuel (PTP)

 

Le contrôle de la position des points est largement utilisé dans l'intégration électromécanique et l'industrie des robots. Les applications typiques du suivi des contours des pièces des machines-outils à commande numérique, du contrôle de la trajectoire du bout des doigts des robots industriels et du système de suivi des trajectoires des robots ambulants dans l'industrie de la fabrication mécanique.

 

Dans le processus de contrôle, les robots industriels doivent pouvoir se déplacer rapidement et avec précision entre des points adjacents, et il n'y a aucune régulation sur la piste mobile pour atteindre le point cible.

 

La précision de positionnement et le temps de déplacement sont les deux principaux indicateurs techniques du mode de contrôle. Cette méthode de contrôle permet d'obtenir facilement une faible précision de positionnement et est généralement utilisée pour le chargement, le déchargement et la manipulation du soudage par points. Les composants enfichables sur le circuit imprimé doivent maintenir la position précise de l'actionneur de borne au point cible. Cette méthode est relativement simple, mais il est difficile d'atteindre la précision de positionnement de 2 à 3 um.

 

Le système de contrôle de point est en fait un système d'asservissement de position. Sa structure et sa composition de base sont fondamentalement les mêmes, mais la complexité du contrôle est différente en raison de l'importance différente ; Selon les commentaires, il peut être divisé en système en boucle fermée, système en boucle semi-fermée et système en boucle ouverte.

 

2. Mode de contrôle de trajectoire continu (CP)

 

Sous le contrôle de la position du point, les vitesses de début et de fin de PTP sont 0, pendant lesquelles diverses méthodes de planification de vitesse peuvent être utilisées.

 

Le contrôle CP consiste à contrôler en permanence la position de l'actionneur du terminal du robot industriel dans l'espace de travail. La vitesse au milieu n'est pas nulle. Il continue de bouger. La vitesse de chaque point est obtenue en regardant vers l'avant. D'une manière générale, le contrôle de trajectoire continu adopte principalement la méthode d'anticipation de la vitesse : limite de vitesse avant, limite de vitesse dans les virages, limite de vitesse de suivi, limite de vitesse maximale et limite de vitesse d'erreur de contour.

Les articulations des robots industriels sont continues et continues. Grâce à un mouvement synchrone, l'actionneur terminal peut former une trajectoire continue. Le principal indice technique de ce mode de contrôle est la précision de suivi et la stabilité de la position de l'actionneur terminal du robot industriel, généralement le soudage à l'arc et la peinture. Cette méthode de contrôle est utilisée pour l'ébavurage et l'inspection du robot.

 

3. Méthode de contrôle de la force (couple)

 

Avec l'expansion continue des limites des applications robotiques, l'autonomisation visuelle seule ne peut plus répondre aux besoins des applications pratiques complexes. À ce moment, la force/le couple doit être introduit pour contrôler la sortie, ou la force ou le couple doit être introduit en tant que rétroaction en boucle fermée.

 

Lors de la saisie et du placement d'objets, l'assemblage est en cours. En plus d'un positionnement précis, il est nécessaire d'utiliser une force ou un couple approprié, puis un servo (de couple) doit être utilisé. Le principe de commande est fondamentalement le même que le principe d'asservissement de position, mais l'entrée et le retour ne sont pas des signaux de position, mais des signaux de force (couple). Par conséquent, des capteurs (de couple) puissants doivent être utilisés dans le système. Des fonctions de détection telles que la proximité, le contrôle adaptatif et le glissement sont parfois utilisées.

 

4. Mode de contrôle intelligent

 

Le contrôle intelligent du robot est un mode de contrôle qui utilise des capteurs (tels que des caméras) pour contrôler le traitement intelligent des informations, la rétroaction intelligente des informations et les décisions de contrôle intelligentes. Capteurs d'image, émetteurs à ultrasons, lasers, caoutchouc conducteur, composants piézoélectriques et composants pneumatiques, interrupteurs de course et autres composants électromécaniques) acquièrent la connaissance de l'environnement environnant et prennent les décisions correspondantes en fonction de leur propre base de connaissances interne.

 

Le développement de la technologie de contrôle intelligent dépend du développement rapide de systèmes experts en intelligence artificielle tels que les réseaux de neurones artificiels, les algorithmes génétiques et les algorithmes génétiques. Ces dernières années, la technologie de contrôle intelligent a fait des progrès significatifs. La théorie de la commande floue, la théorie des réseaux de neurones artificiels et leur intégration améliorent considérablement la vitesse et la précision du robot. Il est principalement utilisé pour le contrôle de suivi de robot multi-articulations, le contrôle de robot lunaire, le contrôle de robot de désherbage, le contrôle de robot de cuisson, etc.

 

Le contrôle intelligent du robot peut être divisé en contrôle flou, contrôle adaptatif, contrôle optimal, contrôle du réseau neuronal, contrôle du réseau neuronal flou et contrôle expert.