動力學(xué)建模

高創(chuàng)首先考慮使用動力學(xué)建模來解決一家機器人制造商遇到的高速Delta機器人的性能問題，這些機器人用于半導(dǎo)體行業(yè)。

這些機器人被用來處理太陽能晶片，這項應(yīng)用需要很高的加速度和極高的精確度。Delta機械臂結(jié)構(gòu)本就脆弱，所以機械臂非常易損。此外，機械臂可能對昂貴的負(fù)載及生產(chǎn)材料造成沖擊和損壞。Delta運動學(xué)基于由球狀關(guān)節(jié)連起來的平行四邊形機構(gòu)，在一些系統(tǒng)中，這些平行四邊形連接到移動平臺和機械臂連桿。若超過一定位置或角度時，需要力來分解，機器人則大幅度減速，即使是一個小碰撞或強震動也可使機器人解體。更復(fù)雜的是，這些斷裂點典型地位于伸出位置，碰到障礙物風(fēng)險更高。機器人折斷后，留存的撞擊未被檢測出，會增加潛在破損機率。

為解決以上隱患，Servotronix工程師采納并改善科研中原有的動力學(xué)模型，從而為Delta機器人提供更好的控制。

描述Delta機器人的最終模型或算法集合，只是本文故事的一半。

機器人動力學(xué)模式

模型是通用的。因機器人尺寸和質(zhì)量不同，實際參數(shù)值多種多樣。盡管機器人運動學(xué)相同，但物理性質(zhì)不同。同一系列中的每臺機器人物理性質(zhì)可能存在差異，從而導(dǎo)致每臺機器人的性能不同。

■力矩誤差表明，計算出的力矩值能準(zhǔn)確預(yù)估濾波后的力矩

一旦機器人系統(tǒng)建模完成，則需要獲取精準(zhǔn)的動力學(xué)參數(shù)值。高創(chuàng)通過開發(fā)額外算法，運動學(xué)和動力學(xué)參數(shù)自動識別過程，實現(xiàn)了這一需求。

一些參數(shù)，例如機械臂連桿的幾何尺寸，容易測量并插入公式中；然而其他參數(shù)值，例如每個連桿的質(zhì)心，則需要自動識別過程來確定。

在識別過程中，機器人隨機移動，動力學(xué)參數(shù)值由高創(chuàng)識別算法確定。各種內(nèi)外部因素，如形狀、材料、線纜、摩擦力等，都需列入計算。

Delta機器人的基于模型控制取得成功后，高創(chuàng)相繼開發(fā)了其他機器人動力學(xué)模式，例如SCARA機器人、四軸橫臂機器人和五軸伽利略球形機器人。因為公司已意識到動力學(xué)建模能解決日益增長的大功率、高速度和低成本需求。

使用動力學(xué)模型，高創(chuàng)的客戶已經(jīng)取得了更快的整定時間，并實現(xiàn)了更好的軌跡跟蹤運動控制。另一個優(yōu)勢是，通過隨時變動的機械參數(shù)，尤其是摩擦力常數(shù)，可檢測系統(tǒng)磨損和撕裂。

高創(chuàng)多軸控制器softMC

基于模型的控制目前已經(jīng)應(yīng)用于高創(chuàng)多軸控制器softMC。通過實時運動總線系統(tǒng)，這種控制的效果得以最終實現(xiàn)。EtherCAT通訊使得高創(chuàng)softMC多軸控制器以每毫秒更新驅(qū)動值。在每次采樣中，softMC從驅(qū)動器接收或發(fā)出轉(zhuǎn)矩指令值和轉(zhuǎn)矩反饋值及標(biāo)準(zhǔn)位置和速度值，softMC配高創(chuàng)CDHD伺服驅(qū)動器是典型匹配，配置后可接收自身計算出的額外力矩值，作為力矩補充。

基于模型的控制最直接的益處是檢測并避免沖擊，這點在Delta機器人案例中清晰可見。負(fù)載、工作環(huán)境及操作人員都可得到更好保護。此外，該控制方法不需要力傳感器，從而簡化系統(tǒng)設(shè)計，減少成本。

該控制方法最顯著的益處是改善機器人運轉(zhuǎn)狀態(tài)及提高驅(qū)動器性能。到達(dá)位置所需的力矩值可被計算得出，且能精確地控制，因此路徑能得到大幅度地優(yōu)化。因為通過計算得到電流，并非簡單由反饋環(huán)獲得，所以所需的電流更平緩，從而取得更好的速度控制，減少顫抖和抖動。

通過對運動中機器人上力矩和力的預(yù)估，以及對過大力矩的阻止，使得機器人提速變得更簡單，更安全，同時減少了振動，縮短了整定時間?；谀Ｐ偷目刂谱罱K使機器人系統(tǒng)運動更快，更精準(zhǔn)，且高產(chǎn)量。