Entwicklung einer Identifikati- onsroutine für die Trägheits- parameter des Roboter-End- effektors
Werkzeugmaschinenlabor (WZL)
Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen
Abteilung Automatisierung und Steuerungs- technik
Gruppe Robotik
Ansprechpartner
Lukas Gründel, M.Sc. RWTH Steinbachstraße 25, Aditec Raum 312 D-52074 Aachen
Telefon 0241 / 80 26811 l.gruendel@wzl.rwth-aachen.de
Stand 06/2021
Ausgangssituation
Die spanende Bearbeitung mit Stan- dard-Industrierobotern (IR) bietet ge- genüber herkömmlichen Werkzeug- maschinen (WZM) Vorteile bezüglich Flexibilität, Arbeitsraum und Anschaf- fungskosten. Allerdings erfüllen IR die Anforderungen hinsichtlich statischer und dynamischer Steifigkeiten nur be- dingt und erreichen somit verglichen mit WZM meist unzureichende End- konturtreue und Oberflächengüte.
Um die Bearbeitung zu optimieren, werden modellbasierte Vorsteuerun- gen genutzt, mit deren Hilfe die Ab- drängungen während des Prozesses kompensiert werden. Die Genauigkeit der verwendeten Modelle ist u. a. di- rekt von den Trägheitsparametern des Endeffektors (Massen, Schwerpunkt- vektoren und Trägheitstensoren) ab- hängig. Aktuell werden diese Parame- ter – falls sie bekannt sind – händisch in die Steuerung eingetragen, was zu Fehlern führt, die die Bearbeitungs- genauigkeit beeinträchtigen.
Für die Identifikation der Trägheitspa- rameter der Roboterkörper wurde in vorherigen Arbeiten eine neuartige Identifikationsroutine entwickelt, wel- che die Parameter auf Basis der im Frequenzgang gemessenen Gesamt- trägheiten identifiziert. Der Fokus lag bisher auf der Entwicklung der Mess- routine und der Konditionierung des Least-Square-Verfahrens. Durch ei- nen evolutionären Algorithmus kombi- niert mit einer Kollisionserkennung werden Messposen bestimmt, die das zu lösende Gleichungssystem optimal konditionieren.
Ziel dieser Arbeit ist die gezielte Iden- tifikation der Parameter des Endeffek- tors unter Einbeziehung von Vorwis- sen und Schätzungen. Schwerpunkt wird ebenfalls die Konditionierung des Least-Square-Verfahrens durch die Bestimmung der Messposen sein. Hier kann auf den bereits erarbeiteten Er- gebnissen aufgebaut werden. Des Weiteren wird die Prüfung der Ergeb- nisse hinsichtlich physikalischer Plau- sibilität angestrebt.
Im Einzelnen sind die folgenden Teilaufgaben zu lösen:
Einarbeitung in die Thematik so- wie in die Software Matlab/Simu- link
Generierung von Versuchsdaten
Entwicklung eines Konzeptes für die Nutzung vorhandener Infor- mationen als Randbedingungen für die Identifikation
Evaluation und Dokumentation der Arbeit
Geboten wird:
Arbeit am Robotersystem
Interdisziplinäre Forschung
Angenehmes Arbeitsklima
Flexible Durchführung der Arbeit
Umfangreiche Betreuung
Mitarbeit an aktuellen For- schungsthemen
Voraussetzungen:
Interesse am vielschichtigen Thema Modellierung von Robo- tern
Affinität für mathematische Opti- mierungen
Motivation, Selbstständigkeit und Einsatzbereitschaft
