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4种工业机器人的控制方式

2021-01-05 10:22:021259
1.点位控制模式(PTP)

点控制系统实际上是一种位置伺服系统,它们的基本结构和组成基本相同,但重点不同,控制的复杂性也不同。点位控制系统一般包括最终的机械执行器、机械传动机构、功率元件、控制器、位置测量装置等,机械执行机构是完成功能要求的动作部件,如焊接机器人的机械手、数控加工机床的工作台等。广义上,执行器还包括导轨等运动支撑部件,对定位精度起着关键作用。

这种控制方法只控制工业机器人终端执行器在工作空间中某些指定离散点的位置和姿态。在控制中,只要求工业机器人在相邻点之间快速、准确地运动,而不要求目标点的轨迹到达目标点。定位精度和运动所需时间是该控制方法的两个主要技术指标。该控制方法具有实现简单、定位精度低的特点。因此,它常用于电路板上元件的装卸、装卸、点焊和放置,只要求终端执行器的位置和姿态在目标点准确。该方法相对简单,但很难达到2~3μm的定位精度。

2.连续轨迹控制方式

这种控制方法是连续控制工业机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态,要求其严格按照预定的轨迹和速度在一定的精度范围内运动,且速度可控,轨迹平滑,运动稳定,以完成操作任务。其中,轨迹精度和运动平稳性是两个最重要的指标。

工业机器人的关节连续、同步地运动,工业机器人的末端执行器可以形成连续的轨迹。这种控制方法的主要技术指标是工业机器人末端执行器的轨迹跟踪精度和稳定性,通常用于弧焊、喷漆、脱毛和检测机器人。

3.力控制模式

当机器人完成一些与环境有关的任务,如磨削和装配时,简单的位置控制会导致位置误差过大,对零件或机器人造成伤害。当机器人在这种受运动限制的环境中运动时,往往需要结合能力控制才能使用,此时它们必须使用(扭矩)伺服模式。这种控制方法的原理与位置伺服控制基本相同,只是输入和反馈不是位置信号,而是力(力矩)信号,因此系统必须有一个强大的转矩传感器。有时,自适应控制也是利用接近、滑动等传感功能进行的。

4.智能控制方式

机器人的智能控制是通过传感器获取周围环境的知识,并根据自身的内部知识库做出相应的决策。采用智能控制技术,使机器人具有较强的环境适应性和自学习能力。智能控制技术的发展依赖于人工智能的迅速发展,如人工神经网络、遗传算法、遗传算法、专家系统等。也许这种控制方式,工业机器人真的有"人工智能"着陆的味道,也是最难控制的,除了算法之外,还严重依赖于部件的精度。
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