Вопрос 2. Управление движением роботов на основе ассоциативной

памяти

Одна из непременных задач, которую приходится решать при создании роботов и других технологических машин, работающих в динамических режимах, - это необходимость поиска компромисса между точностью и быстродействием. Типовым объектом для такой задачи являются сборочные роботы. Особенностью построения их систем управления является необходимость постоянного обмена информацией между отдельными приводами в процессе работы. Как правило, системы управления строятся по иерархическому принципу, при этом обмен информацией между отдельными приводами осуществляется через тактический уровень с меньшей тактовой частотой, чем тактовая частота привода, что приводит к сложности обеспечения требуемого качества и ус­тойчивости таких дискретных систем управления. Кроме того, реализация сложных алгоритмов управления на ограниченных по вычислительной мощности контроллерах приводного уровня практически невозможна.

Вычислительные средства тактического уровня управления гораздо мощнее, поэтому для обеспечения практической реализуемости таких систем управления решение уравнений динамики надо осуществлять на тактическом уровне вместе с решением кинематической задачи. Это позволяет на каждом такте работы тактического уровня вместе с заданием обобщенных координат передавать на привод параметры регуляторов, которые учитывают текущее состояние объекта. При этом система тактического уровня должна предсказывать поведение всей системы на некоторое время вперед (хотя бы на один такт). Такое построение систем управления обеспечивает развязку приводов по обобщенным координатам и учет взаимосвязности через изменение структуры и параметров отдельных регуляторов. Реализация такого подхода предполагает на­личие информации о кинематической схеме и траекториях движения.

На рис. 2 представлена иерархическая схема такой интеллектуальной сис­темы управления. На стратегическом уровне управления формируются траекто­рия и динамические характеристики движения по ней. Функции интеллектуального управления распределяются на тактическом и исполнительном уровнях. На тактическом уровне управления путем решения обратной задачи кинематики формируются программные обобщенные координаты. В результате решения обратной задачи динамики (по известной модели объекта управления и априорной информации о зависимости структуры и параметров объекта от траектории движения) определяются структура и параметры регулятора, которые реализуются на исполнительном уровне, и могут меняться в процессе функционирования. Коррекция программной траектории проводится по реальной траектории, вычисленной решением прямой задачи кинематики для ре­альных значений обобщенных координат. Так как в отдельных приводах контролируются только собственные обобщенные координаты, учет изменения динамических свойств объекта фактически сводится к развязке приводов.

Рис. 2. Иерархическая схема интеллектуальной системы управления

Для обеспечения развязки приводов в условиях ограниченной мощности вычислительных средств предлагается, используя знания о выполняемом техно­логическом процессе, осуществлять движение рабочего органа по специальным траекториям. Эти траектории выбираются таким образом, чтобы, с одной стороны, они обеспечивали заданный технологический процесс, а с другой - удовлетворяли достаточно упрощенным уравнениям динамики, позволяющим в реальном времени осуществлять развязку приводов. При этом отпадает необходимость в обмене информацией между отдельными приводами.

На рис. 3 приведена функциональная схема интеллектуальной системы управления, в которой устройство, названное лингвистическим аппроксиматором (ЛА), аппроксимирует траектории движения рабочего органа робота специальными траекториями в виде сплайнов. С помощью лингвистического аппроксиматора из базы моделей и управлений (БМУ) выбираются соответствующие структура и параметры, которые определяются типом аппроксимирующего технологического движения, координатами опорной точки траектории движения рабочего органа манипулятора и зависят от измеряемых скоростей и ускорений только данного привода.

Работа рассматриваемой интеллектуальной системы управления осуществляется на основе знаний, содержащихся в ЛА и БМУ и базирующихся на анализе технологического процесса и кинематических схем и уравнений динамики производственного оборудования.

Рис. 3. Функциональная схема интеллектуальной системы управления

Учитывая сложность алгоритмов управления, реализующих учет взаимо­связей степеней подвижности манипулятора, для обеспечения необходимого быстродействия системы ЛА и БМУ строятся на базе ассоциативной памяти. Адаптация к изменяющимся параметрам и структуре объекта по каждой степени подвижности осуществляется на основе прогнозирования поведения других степеней подвижности и их влияния на данную степень.

Математические модели интеллектуальных систем управления. Про­иллюстрируем рассматриваемый подход на примере достаточно сложного динамического объекта - сборочного робота. Одним из путей повышения скорости движения роботов может служить применение безредукторных электроприводов, имеющих высокую скорость исполнительного вала, отсутствие люфта, повышенный коэффициент полезного действия и малые габариты. Особенностью применения таких электроприводов в роботах является повышенное взаимное влияние приводов из-за изменения и широких пределах моментов инерции отдельных звеньев манипулятора. В роботах с редукторными электроприводами это влияние значительно меньше, так как моменты инерции звеньев манипулятора, приведенные к валу двигателей, уменьшаются, как известно, пропорционально квадрату коэффициента редукции.

В широко используемых современных сборочных роботах с многопроцессорными системами управления решение уравнений в реальном масштабе времени затруднительно, так как обмен формацией между отдельными приводами осуществляется через ЭВМ верхнего уровня с низкой тактовой частотой порядка 32...64 мс, в то время как на приводам уровне - 1...2 мс.

Теоретическая основа функционирования интеллектуальных систем управления (см. рис. 3) заключена в обосновании возможности развязки отдельных приводов при движении рабочего органа по заданной траектории движения. На заданной траектории движения, не имеющей разрывов, могут быть реализованы: ε-развязка многосвязных электроприводов; принцип суперпозиции скоростей в опорной и обобщенной системах координат.

Основываясь на полученных результатах, рассмотрим методику формирования знаний для ЛА и БМУ на примере универсального сборочного робота.

Лингвистический аппроксиматор. Лингвистический аппроксиматор предназначен для замены заданной траектории движения конечным набором сплайнов, для которых заранее вычислены взаимные влияния отдельных степеней подвижности в объекте. Задача выбора аппроксимирующих сплайнов заключается, с одной стороны, в выборе минимального числа сплайнов, описывающих все возможные технологические движения, а с другой, - их модели должны быть достаточно просты для организации управления в реальном масштабе времени. Анализ сборочных соединений показывает, что широкий класс сборочных процессов (исключение составляют подвижные неразъемные соединения, которые встречаются довольно редко в 4... 10 % случаев) может быть выполнен роботом, осуществляющим следующие технологические движения:

1) движение по произвольно заданной траектории (ДПЗТ),

2) движение по заданной траектории в горизонтальной плоскости (ПГ),

3) движение по заданной траектории в вертикальной плоскости (ПВ),

4) прямолинейное движение под любым углом (ПД),

5) горизонтальное прямолинейное движение (ГД),

6) вертикальное прямолинейное движение (ВД),

7) ориентация захватного устройства (03),

8) ротация захватного устройства (РЗ).

9) срабатывание захватного устройства (СЗ).

В качестве математических моделей технологических движений робота рассматривают уравнения динамики и кинематики робота, причем наиболее удобными для анализа уравнениями кинематики являются уравнения в приращениях.

База моделей и управлений. База моделей и управлений наполняется моделями и алгоритмами управления для настроек регулятора в соответствии со сплайнами или технологическими движениями, записанными в лингвистическом аппроксиматоре. База моделей и алгоритмов содержит настройки регулятора, соответствующие девяти технологическим движениям сборочного робота.

Вопрос формирования знаний в ассоциативной памяти тактического и приводного уровней по предложенным алгоритмам решается выбором порога квантования параметров регулятора, при котором система устойчива и удовлетворяет требованиям качества управления.

Так как каждая ассоциативная память настроена на свой тип технологиче­ского движения, то уменьшается общий объем требуемой памяти. Активизация соответствующей памяти происходит по команде коммутатора лингвистического аппроксиматора, который срабатывает на тип технологического движения, заложенный в циклограмму работы.

На рис.4 представлена функциональная схема интеллектуальной системы управления с блоком обучения на выполняемый технологический процесс. В процессе выполнения заданных движений формируется и статистически обрабатывается сигнал рассогласования между возмущенным и невозмущенным движениями системы. Обработка ведется с целью получения функциональной зависимости отклонения реальной траектории движения от заданной. Полученная зависимость запоминается в ассоциативной памяти. Дешифратор коррекций формирует поправки управления в зависимости от состояния невозмущенной системы и функциональной зависимости, полученной из блока обучения ассоциативной памяти.

Рис. 4. Функциональная схема интеллектуальной системы управления с блоком обучении на выполняемый технологический процесс

Регулятор осуществляет управление объектом с учетом возмущений. При этом возможна реализация трех типов коррекции возмущенного состояния системы (см. рис. 4):

управляющего воздействия Δu(t);

задающего воздействия Δx(t);

вектора настраиваемых параметров ΔΘ(t).

Для опенки качества обучения на выполнение конкретного технологического процесса был проведен ряд экспериментов с роботом SCARА, которые показали, что с увеличением скорости движения рабочего органа наблюдается возрастание ошибки отработки траектории в местах изменения направления перемещения. Для устранения этого явления была осуществлена коррекция задающего воздействия в интеллектуальной системе, функциональная схема которой изображена на рис. 4.

Методика построении интеллектуальных алгоритмов управления движением сборочных роботов. Методика построения алгоритмов управления на приводном и тактическом уровнях быстродействующих сборочных роботов сводится к выполнению следующей последовательности действии по вычислению выражений для расчета коэффициентов регулятора, построенного по структурной схеме (см. рис. 5), и реализации их в ассоциативной памяти на вычислительных средствах робота (экспериментальные исследования на горизонтально -ангулярном роботе SCARA показали, что на приводном и тактическом уровнях управления объем ассоциативной памяти составляет по 20 Кбайт):

по кинематической схеме робота составляются уравнения для решения обратной задачи кинематики и выводятся выражения для вычисления скоростей обобщенных координат через скорости движения захватного устройства в опорной системе координат;

определяются элементы обратной матрицы Якоби;

вычисляются выражения для коэффициентов уравнений динамики манипулятора;

по технологическим картам определяется набор технологических движе­ний, выполняемых роботом;

по заданным траекториям, составленным в соответствии с технологиче­скими движениями, и уравнениям динамики определяется набор элементов обратной матрицы Якоби, участвующих в формировании управляющих воздействий;

на тактическом уровне вычисляются коэффициенты уравнения и; в соответствии с рис. 5, строится алгоритм реализации регулятора приводного уровня на ассоциативной памяти (АП).

Рис. 5. Функциональная схема регулятора, обеспечивающего развязку электроприводов

При разработке алгоритма управления следует помнить, что между двумя опорными точками робот движется по сплайнам, как правило, линейным. Это позволяет вычислять настройки регулятора на вычислительных средствах тактического уровня вместе с вычислением приращений обобщенных координат, а на приводном уровне (в соответствии со следствием утверждения) - осуществлять только их линейную интерполяцию. С верхнего уровня один раз в такт обмена ЭВМ передаются приращения обобщенных координат соответствующего электропривода и значения коэффициентов регулятора.

Второй вариант построения регулятора предусматривает передачу с верхнего уровня значений обобщенных координат и скорости данного электропривода, а вычисление настроек регулятора проводится непосредственно на приводном уровне.

Выбор соответствующего варианта построения регулятора зависит от загрузки и вычислительной мощности аппаратных средств приводного и тактического уровней управления робота.