Компенсація похибок позиціонування роботаманіпулятора в робочому просторі технологічного обладнання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorСоколова, О. А.
dc.contributor.authorВислоух, С. П.
dc.contributor.authorАнтонюк, В. С.
dc.contributor.authorКлочко, Т. Р.
dc.date.accessioned2023-03-01T14:23:44Z
dc.date.available2023-03-01T14:23:44Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenIndustrial works are widely used in modern enterprises. Although high repeatability of industrial robots can satisfy most process needs, their low absolute positioning accuracy in the workspace cannot meet the requirements of some high-precision tasks. An example, is that the action of a robot relies on real-time sample data rather than simulated data. The low absolute robot’s accuracy to positioning leads to the fact that work productivity is significantly different from what is expected. Therefore, the purpose of this paper is to analyze the developed program to increase the accuracy of robot-manipulator’s positioning in real time under the compilation with the programs of integration automation projects. The paper considers the deformation of the links, which is one of the robot manipulator’s production errors. The effect of applied forces on the connections and links can affect the deformation of the robot posture in different ways, and these changes are difficult to account for using linear algebra, so recently the demand for "offline programming" has increased, which will allow you to simulate the work of a robot manipulator with a change in time and will have a reasonable price. Therefore, the application of artificial neural networks based on optimization algorithms to compensate for absolute error was considered. After analyzing the existing technical solutions, a genetic algorithm was chosen that satisfies the conditions of ease of implementation, clarity, lack of redundant calculations, flexibility to the data types used. The paper also presents a general scheme of algorithms for optimizing the parameters of artificial neural networks and an iterative process of finding optimal values of hyperparameters using a genetic algorithm. After choosing the modelling method and optimization algorithm, the developed algorithm on an open data set was tested. The obtained results showed an increase in accuracy from 22 to 77% (positioning accuracy without the use of compensation methods). Therefore, this article describes a method of increasing the absolute accuracy of positioning under the condition of compilation with programs of integration automation projects. The result is a program based on the above method.uk
dc.description.abstractukПромислові роботи широко використовують на сучасних підприємствах. Хоча висока повторюваність промислових роботів може задовольнити більшість потреб процесу, їх низька абсолютна точність позиціонування в робочому просторі не може задовольнити вимоги деяких високоточних завдань. Прикладом є те, що дія робота покладається на вибіркові дані в реальному часі, а не на змодельовані дані. Низька абсолютна точність робота до позиціонування в робочому просторі обладнання призводить до того, що робоча продуктивність значно відрізняється від очікуваної. Тож метою даної статті є аналіз розробленої програми підвищення точності позиціонування робота-маніпулятора в реальному часі за умови компіляції з програмами інтеграційних проєктів автоматизації. У статті розглянуто деформацію ланок, що є однією з виробничих похибок робота-маніпулятора. Дія прикладених зусиль на з'єднаннях і ланках може по-різному впливати на деформацію пози робота, а ці зміни складно врахувати за допомогою лінійної алгебри, тому останнім часом зріс попит на "офлайнове програмування", що дозволить змоделювати роботу робота-маніпулятора зі зміною у часі і матиме прийнятну ціну. Тому було розглянуто застосування штучних нейронних мереж на основі алгоритмів оптимізації для компенсації абсолютної похибки. Після аналізу існуючих технічних рішень було обрано генетичний алгоритм, що задовольняє умови простоти реалізації, зрозумілості, відсутність зайвих обчислень, гнучкість до використовуваних типів даних. Також в роботі представлено загальну схему алгоритмів оптимізації параметрів штучних нейронних мереж та ітеративний процес пошуку оптимальних значень гіперпараметрів із використанням генетичного алгоритму. Після вибору методу моделювання та алгоритму оптимізації, протестовано розроблений алгоритм на відкритому наборі даних. Отримані результати показали підвищення точності від 22 до 77 % (точності позиціонування без застосування компенсаційної методики). Отже, в даній статті описано метод підвищення абсолютної точності позиціонування за умови компіляції з програмами інтеграційних проєктів автоматизації. Результатом роботи є програма, що заснована на вищезгаданому методі.uk
dc.format.pagerangeС. 69-76uk
dc.identifier.citationКомпенсація похибок позиціонування роботаманіпулятора в робочому просторі технологічного обладнання / Соколова О. А., Вислоух С. П., Антонюк В. С., Клочко Т. Р. // Вісник КПІ. Серія Приладобудування : збірник наукових праць. – 2022. – Вип. 63(1). – С. 69-76. – Бібліогр.: 19 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/53232
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceВісник КПІ. Серія Приладобудування : збірник наукових праць, 2022, Вип. 63(1)uk
dc.subjectгенетичний алгоритмuk
dc.subjectштучні нейронні мережіuk
dc.subjectточністьuk
dc.subjectпозиціонуванняuk
dc.subjectтехнологічне обладнанняuk
dc.subjectробот-маніпуляторuk
dc.subjectgenetic algorithmuk
dc.subjectartificial neural networksuk
dc.subjectprecisionuk
dc.subjectpositioninguk
dc.subjecttechnical equipmentuk
dc.subjectrobot manipulatoruk
dc.subject.udc621.865.8uk
dc.titleКомпенсація похибок позиціонування роботаманіпулятора в робочому просторі технологічного обладнанняuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
VKPI-sPr_2022-63_p69-76.pdf
Розмір:
434.55 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник КПІ. Серія Приладобудування: збірник наукових праць, Вип. 63(1)