Меню
Публикации
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор
НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2022-22-5-889-895
УДК 681.5.015
Формирование траектории цифрового двойника многозвенного механизма с использованием адаптивного алгоритма оценки параметров нелинейного движения
Читать статью полностью
Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования:
Аннотация
Ссылка для цитирования:
Мешков А.В., Громов В.С. Формирование траектории цифрового двойника многозвенного механизма с использованием адаптивного алгоритма оценки параметров нелинейного движения // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2022. Т. 22, № 5. С. 889–895. doi: 10.17586/2226-1494-2022-22-5-889-895
Аннотация
Предмет исследования. Системы контроля автоматизированных линий требуют высокой точности и скорости обработки получаемой информации. В последние годы быстро развиваются технологии цифрового двойника, цифровой модели системы, повторяющей параметры реального объекта. Цифровой двойник используется в задачах удаленного контроля состояния реальных систем, испытаний реакций воздействия внешних факторов, без прямого влияния на реальную систему. Цифровой двойник применяется во многих сферах, таких как здравоохранение, промышленность, образование, городская инфраструктура и многих других. Несмотря на популярность исследований данной тематики, не выделено единого подхода к формированию цифрового двойника. Зачастую в современных работах освещается задача синтеза двойника с известными параметрами рассматриваемой системы. В данной работе предложен метод формирования цифрового двойника многозвенного механизма с неизвестными параметрами движения рассматриваемой системы, основанный на адаптивной оценке параметров траектории движения многозвенных механизмов, который способен облегчить задачу удаленного контроля состояния производства и расширить применимость технологии цифрового двойника на новый класс задач. Метод. В работе представлено описание синтеза адаптивного регулятора, основанного на внутренней модели, приведено теоретическое обоснование представленного алгоритма, а также описано его применение в задаче слежения за траекторией движения многозвенного механизма. Основные результаты. Выполнена экспериментальная апробация формирования цифрового двойника робота-манипулятора Kuka youBot в реальном времени с использованием адаптивного оценщика, основанного на внутренней модели. Адаптивная оценка параметров движения проведена для двух звеньев манипулятора с целью подтверждения возможности формирования цифрового двойника многозвенного механизма в условиях неизвестных параметров. Параметры движения звеньев робота-манипулятора задавались вручную посредством хаотических генераторов и не были известны адаптивному регулятору. Такой подход к формированию траектории движения звеньев манипулятора использован для оценки точности работы алгоритма путем вычисления ошибки слежения адаптивного алгоритма. Ошибка слежения определена как разность между эталонным воздействием, обеспечивающим движения манипулятора, и выходным сигналом адаптивного оценщика, который использован для описания траектории на модели робота-манипулятора в трехмерном пространстве. Проведены испытания, целью которых стала оценка ошибки слежения описываемого алгоритма. Положительными результатами принято считать сходимость ошибки слежения в области [–0,005, 0,005] рад. По результатам испытаний построены графики оценки, которые показали положительный результат. Существуют колебания ошибки слежения вокруг нуля, что обусловлено шумами измерений и задержками при симуляции режима работы реального времени в выбранной среде моделирования. По итогам испытаний приведены дальнейшие шаги по увеличению точности и производительности описываемого подхода к формированию цифрового двойника. Практическая значимость. Результаты представленной работы могут быть использованы при дальнейших исследованиях технологий цифрового двойника, в условиях неизвестных параметров системы. Представленный метод формирования может применяться в задачах телеуправления манипуляторами, в системах контроля технического состояния роботов на производственной линии, а также в общих задачах слежения за траекторией движения многозвенных механизмов.
Ключевые слова: цифровой двойник, адаптивная оценка, многозвенные механизмы, нелинейная траектория движения
Благодарности. Работа поддержана грантом Президента Российской Федерации № МД-3574.2022.4.
Список литературы
Благодарности. Работа поддержана грантом Президента Российской Федерации № МД-3574.2022.4.
Список литературы
-
Rasheed A., San O., Kvamsdal T. Digital twin: Values, challenges and enablers from a modeling perspective // IEEE Access. 2020. V. 8. P. 21980–22012. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2970143
-
He B., Bai K.J. Digital twin-based sustainable intelligent manufacturing: A review //Advances in Manufacturing. 2021. V. 9. N 1. P. 1–21. https://doi.org/10.1007/s40436-020-00302-5
-
Cimino C., Negri E., Fumagalli L. Review of digital twin applications in manufacturing //Computers in Industry. 2019. V. 113. P. 103130. https://doi.org/10.1016/j.compind.2019.103130
-
Madni A.M., Madni C.C., Lucero S.D. Leveraging digital twin technology in model-based systems engineering //Systems. 2019. V. 7. N 1. P. 7. https://doi.org/10.3390/systems7010007
-
Tao F., Zhang H., Liu A., Nee A.Y.C. Digital twin in industry: State-of-the-art //IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2019. V. 15. N 4. P. 2405–2415. https://doi.org/10.1109/TII.2018.2873186
-
Lu Y., Liu C., Wang K.-K., Huang H., Xu X. Digital Twin-driven smart manufacturing: Connotation, reference model, applications and research issues //Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2020. V. 61. P. 101837. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2019.101837
-
Shahat E., Hyun C.T., Yeom C. City digital twin potentials: A review and research agenda //Sustainability. 2021. V. 13. N 6. P. 3386. https://doi.org/10.3390/su13063386
-
Bilberg A., Malik A.A. Digital twin driven human–robot collaborative assembly //CIRP Annals. 2019. V. 68. N 1. P. 499–502. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2019.04.011
-
Gromov V., Borisov O., Vedyakov A., Pyrkin A., Shavetov S., Bobtsov A., Salikhov V., Aranovskiy S.Adaptive multisinusoidal signal tracking system with input delay // IFAC-PapersOnLine.2016.V. 49.N 13.P. 105–110. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.07.935
-
Huang J. Nonlinear Output Regulation: Theory and Applications. SIAM,2004.318 p.https://doi.org/10.1137/1.9780898718683
-
IsidoriА., Marconi L.Shifting the internal model from control input to controlled output in nonlinear output regulation // Proc. of the 51st IEEE Conference on Decision and Control (CDC).2012.P. 4900–4905. https://doi.org/10.1109/CDC.2012.6426464
-
Astolfi D., Isidori A., Marconi L., Praly L.Nonlinear output regulation by post-processing internal model for multi-input multi-output systems// IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline). 2013.V. 9.N 1.P. 295–300. https://doi.org/10.3182/20130904-3-FR-2041.00118
-
Pyrkin А., Isidori A.Adaptive output regulation of invertible mimo systems // IFAC-PapersOnLine.2017.V. 50.N 1.P. 5498–5503. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.1089
-
Pyrkin А., Isidori A.Output regulation for robustly minimum-phase multivariable nonlinear systems // Proc. of the 56th IEEE Annual Conference on Decision and Control (CDC).2017. P. 873–878.https://doi.org/10.1109/CDC.2017.8263769
-
Zapateiro M., Vidal Y., Acho L. A secure communication scheme based on chaotic duffing oscillators and frequency estimation for the transmission of binary-coded messages // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2014. V. 19.N 4. P. 991–1003. https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2013.07.029