Training of Robot to Assigned Geometric and Force Trajectories

Leskov, A. G.; Golovin, V. F.; Arkhipov, M. V.; Kocherevskaya, Liudmila

doi:10.1007/978-3-319-30674-2_6

Cited by 8 publications

(1 citation statement)

References 3 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…где F, F0 -усилие взаимодействия обрабатываемой отливки и абразивного инструмента, текущее и заданное соответственно, X, X0 -траектория прохода обрабатываемой отливки в точке касания с абразивным инструментом, текущая и реальная соответственно [4].…”

Section: позиционно-силовое управление киберфизическойunclassified

Automation in Foundry Industry: Modern Information and Cyberphysical Systems

2018

RIJIE

View full text Add to dashboard Cite

Автоматизация литейного производства, в рамках наступающего шестого технологического уклада развивается за счет внедрения: киберфизических систем, промышленного интернета, промышленности IoT, умного производства, индустрии 4.0, облачных вычислений и нейронных сетей. В настоящее время ручной труд в сфере литейного производства, на этапах финишной обработки материалов, еще преобладает. Киберфизические системы на базе манипуляционных роботов эффективно решают задачи абразивной зачистки деталей после литья. Позиционное решение задачи точного подвода детали к поверхности обрабатывающего инструмента, дополненное силовым контролем, усложняет систему. Рассмотрено оснащение манипуляционного робота системой управления на базе нейросетевого контроллера обеспечивающего решение обратной задачи кинематики с учетом усилия взаимодействия обрабатываемой детали с шлифовальным диском абразивного инструмента. Проведенное сравнение аналитического и экспериментального решений показало, что точность абразивной обработки примерно одинакова в пределах нормативных значений. При этом трудоемкость разработки алгоритма управления при использовании нейросетевого метода управления значительно ниже. Ключевые слова: манипуляционный робот, абразивная обработка, позиционно-силовое управление, нейронные сети.

show abstract

Section: позиционно-силовое управление киберфизическойunclassified