Синтез нечеткой модели энергопотребления промышленного робота на базе гибридных систем управления электрическим приводом

Abstract

Представлена процедура синтеза модели энергопотребления промышленного робота, позволяющая оценить эффективность траекторных перемещений с точки зрения энергозатрат. Описана процедура синтеза модели интеллектуальной системы управления, позволяющей прогнозировать энергопотребление промышленного робота в составе роботизированного технологического комплекса с целью дальнейшей оптимизации затрат энергии на перемещение в рамках комплекса технологических операций. Исследован типовой промышленный робот средней грузоподъемности KUKA KR10 R1100 sixx, сформирована общая схема модели расчета его энергопотребления, включающая два ключевых блока: механическую часть и ряд СУЭП, способных работать в режиме включения эталонных и/или нечетких (FIS) моделей. Разработанный блок механической части декомпозирован с целью детального рассмотрения аспектов функционирования. Путем определения значений переменных эталонной модели СУЭП при использовании разработанного авторами формата обучающего сигнала составлена обучающая выборка, необходимая для создания FIS-моделей СУЭП. Отмечено, что для формирования обучающей выборки могут быть использованы данные экспериментальных измерений на реальном промышленном роботе. Функционирование полученной нечеткой модели энергопотребления продемонстрировано на сравнительных графиках ключевых переменных состояния эталонных и нечетких моделей. В ходе исследования полученной нечеткой модели акцентировано внимание на возможности возникновения динамических ошибок, обусловленных выбором настроек и особенностями обучения нечетких систем, устранение которых, в свою очередь, возможно за счет переобучения предложенных структур. В результате проведенных научных исследований сформирован блок нечетких моделей СУЭП (в формате «черный ящик»), обеспечивающих расчет значений крутящего момента двигателя и затрат энергии на поворот каждой оси промышленного робота. Модели продемонстрировали приемлемый уровень быстродействия при соблюдении актуальных требований к адекватности.