Modelagem matemática e controle ativo de um manipulador com um elo flexível
O presente trabalho tem por objetivo apresentar um estudo sobre o controle ativo de um manipulador robótico, que consiste de uma lâmina exível, articulada em uma extremidade a um atuador do tipo harmonic-drive e livre na outra. Considera-se a modelagem dinâmica estrutural baseada no formalismo discr...
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Format: | Others |
Language: | Portuguese |
Published: |
2007
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Online Access: | http://hdl.handle.net/10183/10482 |
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Modelagem matemática Estruturas flexíveis Matematica aplicada : Modelagem matemática dinâmica : Robótica flexível |
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Modelagem matemática Estruturas flexíveis Matematica aplicada : Modelagem matemática dinâmica : Robótica flexível Machado, Celiane Costa Modelagem matemática e controle ativo de um manipulador com um elo flexível |
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O presente trabalho tem por objetivo apresentar um estudo sobre o controle ativo de um manipulador robótico, que consiste de uma lâmina exível, articulada em uma extremidade a um atuador do tipo harmonic-drive e livre na outra. Considera-se a modelagem dinâmica estrutural baseada no formalismo discreto "lumped mass approach", o qual aproxima a exibilidade contínua por uma discreta, adotando-se um número nito de modos exíveis. A dinâmica do atuador também é considerada no modelo, a qual contém exibilidade e atritos. Tal modelagem é validada via comparação entre resultados de simulações e experimentos. Atritos não lineares existentes no interior das juntas dos robôs provocam efeitos tais como zona morta em torque e comportamentos do tipo stick-slip, di cultando o desempenho de leis de controle para o caso de robôs rígidos, chegando a inviabilizar completamente o controle para o caso dos robôs com elos exíveis. Para diminuir estes problemas utilizou-se uma rede neural arti cial (RNA) treinada o -line. A saída da RNA é o atrito estimado, o qual é utilizado para compensar o atrito real do manipulador. Como a RNA é treinada o -line e o atrito é um fenômeno que varia com o tempo e com as condições de operação do atuador, a RNA perde seu desempenho, surgindo assim a necessidade de auto ajustar o mecanismo de compensa ção. O torque de atrito (saída da RNA) é multiplicado por um ganho obtido a partir de um algoritmo de inferência fuzzy, constituindo, um compensador neurofuzzy. O algoritmo fuzzy ajusta on-line a saída do compensador para lidar com as variações do torque de atrito. Resultados experimentais indicaram que o compensador neuro-fuzzy reduz signi cativamente a não linearidade imposta pelo atrito no atuador. O problema de controle de vibrações da estrutura exível é abordado com as técnicas alocação de pólos e LQG/LTR (Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery) por meio de simulações. A tese é concluída com a apresentação de resultados experimentais de um controlador baseado na síntese H1 combinada com o compensador de atrito, cujo desempenho mostrou-se satisfatório no controle de vibrações da lâmina exível. === The aim of the present work is the active control of a robotic manipulator, which consists of a exible beam, articulated at one extremity by a harmonicdrive actuator and free at the other. It is employed a structural dynamic model based on the lumped mass approach, which approximates the continuous beam exibility by a discrete one, using a nite number of exible modes. The dynamics of the actuator is also considered in the model, based on its exibility and friction. The model is validated using numerical and experimental results. The non linear friction in the robot joints provokes e ects such as torque dead zone and stick-slip behaviors, di culting the performance of control laws for rigid robots and avoiding completely the control law performance in the case of robots with exible links. To reduce these problems an arti cial neural network (NN), trained o -line, was employed. The NN output is the estimated friction, which is used to compensate the real friction of the manipulator. Since the NN is trained o -line and the friction varies with time and with the actuator operational condition, the NN looses its performance, needing to self adjust this mechanism. The friction torque (NN output) is multiplied by a gain obtained from a fuzzy inference algorithm, resulting the neuro-fuzzy compensator. The fuzzy algorithm adjusts the compensator output on-line to deal with the variations of the friction torque. Experimental results indicate that the neuro-fuzzy compensator can signi cantly decrease the non linearity due to the friction on the actuator. The control of the structural vibrations is treated using pole allocation and Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery (LQG/LTR). The thesis ends with the presentation of experimental results for a controller based on H1 synthesis combined with a friction compensator, whose performance showed to be satisfactory in controlling the vibration of the exible beam. |
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