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Iterative Learning Control per un manipolatore robotico Università degli Studi di Padova Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Relatore: Prof. Luca.

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Presentazione sul tema: "Iterative Learning Control per un manipolatore robotico Università degli Studi di Padova Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Relatore: Prof. Luca."— Transcript della presentazione:

1 Iterative Learning Control per un manipolatore robotico Università degli Studi di Padova Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Relatore: Prof. Luca Schenato Laureando: Sebastiano Segantin anno accademico 2005/2006 Corso di laurea in Ingegneria dell’Automazione

2 Esempio: robot ABB per il taglio di carrozzerie automobilistiche 1/11 S. Segantin MOTIVAZIONI Un sistema ripetitivo commette sistematicamente lo stesso errore ad ogni sua iterazione. Sfruttando questa informazione è possibile ridurre l’errore nelle iterazioni successive grazie alla tecnica Iterative Learning Control (ILC). Sistema Ripetitivo: Iterazioni di durata temporale fissa: Condizioni iniziali identiche Stessa traiettoria di riferimento

3 2/11 processo algoritmo ILC mem ARCHITETTURA ILC (1) Ingresso e uscita memorizzati durante l’iterazione corrente del processo. Elaborazione dati off-line, al termine dell’iterazione. Memorizzazione ingresso correttivo per l’utilizzo nell’iterazione successiva. S. Segantin

4 3/11 ARCHITETTURA ILC (2) Processo è il sistema di controllo tradizionale in retroazione costituito da controllore F e sistema G. Stabilità nel tempo garantita dal controllore F. Anello di controllo ILC deve apportare stabilità nel dominio delle iterazioni. Dal punto di vista ILC il Processo è a catena aperta. GF S. Segantin

5 4/11 LEGGE DI AGGIORNAMENTO L’algoritmo ILC definisce una funzione h per il calcolo dell’ingresso: Algoritmo ILC lineare del primo ordine: Filtri lineari a tempo discreto non causali S. Segantin

6 5/11 SISTEMI LINEARI ITERATIVI Indicati per l’analisi nel dominio delle iterazioni. Dedotti formalmente dalla teoria dei sistemi-2D. Descrizione di un sistema lineare iterativo: Applicazione ai sistemi ILC: S. Segantin

7 CRITERIO DI STABILITÀ TEOREMA: l’anello di controllo ILC è asintoticamente stabile se e solo se: 6/11 Interpretazione nel diagramma di Nyquist: Il filtro Q(q) definisce la Learning Region. La robustezza del sistema dipende da Q(q). La velocità di convergenza dipende da L(q). S. Segantin

8 SINTESI DI ALGORITMI ILC 1.Approccio euristico: Progettazione euristica semplice e veloce. Conoscenza del processo non richiesta. Taratura sperimentale. 2.Approccio model-based: Progettazione euristica efficiente. Modello del processo richiesto. 3.Approccio secondo il criterio di ottimizzazione: Modello del processo richiesto. Progettazione complicata. Parametri difficili da interpretare. 7/11 S. Segantin IMPLEMENTAZIONE DEI FILTRI Q(q), L(q)

9 MODELLO DI SIMULAZIONE 8/11 S. Segantin Modello Simulink e rappresentazione schematica del manipolatore. Modelli elettro- meccanici dei bracci Accoppiamento dinamico tra i bracci Controllori PID e sistemi di azionamento

10 SIMULAZIONI (1) Risultati in termini di energia normalizzata del segnale d’errore per i due bracci: 9/11 S. Segantin braccio 1 braccio 2

11 SIMULAZIONI (2) Rappresentazione del segnale d’errore in funzione del tempo e delle iterazioni: 10/11 S. Segantin

12 CONCLUSIONI ILC costituisce un raffinamento delle prestazioni di tracking. Analisi secondo i principi classici di teoria dei sistemi riadattati al dominio delle iterazioni. Molteplici approcci deducibili dalle strategie di controllo meglio note al progettista. ILC è un campo attualmente in forte espansione. Sviluppo di una teoria propria. Sviluppo di approcci alternativi. Utilizzo in applicazioni che richiedono precisione: robot per saldatura. Apprendimento eccentricità del supporto in hard-disk. 11/11 S. Segantin


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