Modellierung, Identifikation und robuste Regelung von Robotern mit parallelkinematischen Strukturen:
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Thesis Book |
| Language: | German English |
| Published: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
2007
|
| Edition: | Als Ms. gedr. |
| Series: | Fortschrittberichte VDI
Reihe 8, Meß-, Steuerungs- und Regelungstechnik ; 1134 |
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Item Description: | Zsfassung in engl. Sprache |
| Physical Description: | XVI, 242 S. Ill., graph. Darst. 21 cm |
| ISBN: | 9783185134081 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Formelzeichen VIII
1 Einleitung 1
1.1 Maschinen mit paraUelkinematischen Strukturen: Potenziale und Heraus¬
forderungen 1
1.2 Stand des Wissens 3
1.2.1 Modellierung der Dynamik von parallelen Robotern 4
1.2.2 Identifikation der Dynamikmodelle in der Robotik 6
1.2.3 Klassische und modellbasierte Regelung 8
1.2.4 Robuste und iterativ lernende Regelung 9
1.3 Zielsetzung und Gliederung der Arbeit 10
2 Kinematik paralleler Manipulatoren 13
2.1 Definitionen und kinematische Grundlagen 14
2.1.1 Kinematik einzelner Starrkörper 16
2.1.2 Die homogene Transformation 17
2.2 Kinematik von parallelen Manipulatoren 18
2.2.1 Inverse Kinematik 18
2.2.2 Differenzielle Kinematik 20
2.2.3 Direkte Kinematik 23
2.3 Kinematik des parallelen Roboters PaliDA 24
2.3.1 Beschreibung des Systems 25
2.3.2 Kinematische Analyse von PaliDA 26
3 Die inverse Dynamik 29
3.1 Der LAGRANGE sche Formalismus 31
3.1.1 Die Hamel-BoltzmANN Gleichungen 32
3.1.2 Betrachtung der Menge der Subsysteme 34
3.1.3 Der LAGRANGE sche Formalismus für serielle Ketten 36
3.1.4 Der LAGRANGE sche Formalismus für die Endeffektor-Plattform . . 38
3.1.5 Das inverse Modell des gesamten Manipulators 40
3.2 Der NEWTON-EULER-Formalismus 42
3.3 Das D ALEMBERT sche Prinzip der virtuellen Arbeit 44
3.4 Parameterlineare Form der dynamischen Gleichungen 46
3.4.1 JOURDAlN sches Prinzip in parameterlinearer Darstellung 47
3.4.2 Herleitung des Minimalparametersatzes für PKM 48
3.5 Berücksichtigung der Reibung 51
3.6 Dynamik des parallelen Roboters PaLiDA 54
3.6.1 Modellbeschreibung und Parametrierung 55
3.6.2 Rechenaufwand zur Ermittlung der inversen Dynamik 56
3.6.3 Anmerkungen zur Anwendung 60
4 Identifikation des Dynamikmodells 63
4.1 Grundzüge der Schätztheorie 64
4.1.1 Herleitung einiger klassischer Schätzer 64
4.1.2 Schätzunsicherheit 66
4.1.3 Theorie des Experimententwurfs 68
4.2 Identifikation der Dynamik von parallelkinematischen Robotern 69
4.2.1 Anwendung der Schätzer für PKM 69
4.2.2 Entwurf optimaler Experimente für PKM 71
4.3 Experimentelle Identifikation des Dynamikmodells der PKM PaLiDA ... 76
4.3.1 Signalanalyse und Signalverarbeitung ?6
4.3.2 Optimaler Trajektorienentwurf 90
4.3.3 Einfluss des Schätzers 96
4.3.4 Analyse der Schätzunsicherheit
4.3.5 Zusammenfassung 104
5 Robuste modellbasierte Regelung 1 7
5.1 Ausgangssituation und Bewertungsmuster 108
5.2 Kraftvorsteuerung und Feedback-Linearisierung x11
5.2.1 Kraftvorsteuerung mit unterlagerter PID-Regelung: CF-FF 112
5.2.2 Feedback-Linearisierung mit unterlagerter PID-Regelung: CF-FB . • 114
5.3 Passivitätsbasierter Regler- und Beobachterentwurf 117
5.3.1 Grundlagen der Passivitätstheorie 117
5.3.2 Passivitätsbasierter Beobachter und Reglerentwurf für PKM 121
5.3.3 Experimentelle Ergebnisse zur passivitätsbasierten Regelung . • • • 129
5.3.4 Reglerausführung mit nichtlinearer Kompensation 141
5.4 Robuste strukturvariable Regelung 142
5.4.1 Übersicht zur strukrurvariablen Regelung in der Robotik 143
5.4.2 Umsetzung des strukturvariablen Reglers 146
5.4.3 Experimentelle Untersuchung des strukrurvariablen Reglers 147
5.5 Fazitund Vergleich der Regler l57
6 Iterativ lernende Regelung 161
6.1 Grundlagen der iterativ lernenden Regelung l62
6.1.1 Kategorien des iterativen Lernens 163
6.1.2 Abgrenzung des ILC gegenüber vergleichbaren Regelungen 165
6.2 Umgesetzte iterativ lernende Regelungen 167
6.2.1 Iterationsinvariante lineare Verfahren 167
6.2.2 Iterationsvariante lineare Verfahren 178
6.3 Experimentelle Ergebnisse 181
6.3.1 Iterationsinvariante lineare Verfahren 181
6.3.2 Iterationsvariante lineare Verfahren 191
6.4 Fazit und Zusammenfassung 193
7 Zusammenfassung 197
A Anhang: Kinematik und Dynamik 201
A.l Besondere mathematische Operatoren 201
A.2 Die modifizierte DENAVIT-HARTENBERG-Notation 202
A.3 Die vollständige inverse Kinematik der PKM PaLiDA 203
A.4 Die jACOBl-Matrizen der Teilkörper und der Streben von PaLiDA 204
A.5 Ableitung der invereen JACOBI-Matrix 206
A.6 Transformation der Bewegungsgleichungen 206
B Anhang: Identifizierte Reibparameter 208
C Anhang: Regelung 214
C.l Nützliche Eigenschaften der Dynamik 214
C.2 Passivitätserhalt des Regelkreises bei Pl-FF 216
C.3 Beschränkung der LYAPUNOV-Funktion 217
C.4 Zur Identifikation der verwendeten Modelle beim ILC 218
Literaturverzeichnis 220
|
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
Formelzeichen VIII
1 Einleitung 1
1.1 Maschinen mit paraUelkinematischen Strukturen: Potenziale und Heraus¬
forderungen 1
1.2 Stand des Wissens 3
1.2.1 Modellierung der Dynamik von parallelen Robotern 4
1.2.2 Identifikation der Dynamikmodelle in der Robotik 6
1.2.3 Klassische und modellbasierte Regelung 8
1.2.4 Robuste und iterativ lernende Regelung 9
1.3 Zielsetzung und Gliederung der Arbeit 10
2 Kinematik paralleler Manipulatoren 13
2.1 Definitionen und kinematische Grundlagen 14
2.1.1 Kinematik einzelner Starrkörper 16
2.1.2 Die homogene Transformation 17
2.2 Kinematik von parallelen Manipulatoren 18
2.2.1 Inverse Kinematik 18
2.2.2 Differenzielle Kinematik 20
2.2.3 Direkte Kinematik 23
2.3 Kinematik des parallelen Roboters PaliDA 24
2.3.1 Beschreibung des Systems 25
2.3.2 Kinematische Analyse von PaliDA 26
3 Die inverse Dynamik 29
3.1 Der LAGRANGE'sche Formalismus 31
3.1.1 Die Hamel-BoltzmANN Gleichungen 32
3.1.2 Betrachtung der Menge der Subsysteme 34
3.1.3 Der LAGRANGE'sche Formalismus für serielle Ketten 36
3.1.4 Der LAGRANGE'sche Formalismus für die Endeffektor-Plattform . . 38
3.1.5 Das inverse Modell des gesamten Manipulators 40
3.2 Der NEWTON-EULER-Formalismus 42
3.3 Das D'ALEMBERT'sche Prinzip der virtuellen Arbeit 44
3.4 Parameterlineare Form der dynamischen Gleichungen 46
3.4.1 JOURDAlN'sches Prinzip in parameterlinearer Darstellung 47
3.4.2 Herleitung des Minimalparametersatzes für PKM 48
3.5 Berücksichtigung der Reibung 51
3.6 Dynamik des parallelen Roboters PaLiDA 54
3.6.1 Modellbeschreibung und Parametrierung 55
3.6.2 Rechenaufwand zur Ermittlung der inversen Dynamik 56
3.6.3 Anmerkungen zur Anwendung 60
4 Identifikation des Dynamikmodells 63
4.1 Grundzüge der Schätztheorie 64
4.1.1 Herleitung einiger klassischer Schätzer 64
4.1.2 Schätzunsicherheit 66
4.1.3 Theorie des Experimententwurfs 68
4.2 Identifikation der Dynamik von parallelkinematischen Robotern 69
4.2.1 Anwendung der Schätzer für PKM 69
4.2.2 Entwurf optimaler Experimente für PKM 71
4.3 Experimentelle Identifikation des Dynamikmodells der PKM PaLiDA . 76
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4.3.2 Optimaler Trajektorienentwurf 90
4.3.3 Einfluss des Schätzers 96
4.3.4 Analyse der Schätzunsicherheit "
4.3.5 Zusammenfassung 104
5 Robuste modellbasierte Regelung 1 7
5.1 Ausgangssituation und Bewertungsmuster 108
5.2 Kraftvorsteuerung und Feedback-Linearisierung x11
5.2.1 Kraftvorsteuerung mit unterlagerter PID-Regelung: CF-FF 112
5.2.2 Feedback-Linearisierung mit unterlagerter PID-Regelung: CF-FB . • 114
5.3 Passivitätsbasierter Regler- und Beobachterentwurf 117
5.3.1 Grundlagen der Passivitätstheorie 117
5.3.2 Passivitätsbasierter Beobachter und Reglerentwurf für PKM 121
5.3.3 Experimentelle Ergebnisse zur passivitätsbasierten Regelung . • • • 129
5.3.4 Reglerausführung mit nichtlinearer Kompensation 141
5.4 Robuste strukturvariable Regelung 142
5.4.1 Übersicht zur strukrurvariablen Regelung in der Robotik 143
5.4.2 Umsetzung des strukturvariablen Reglers 146
5.4.3 Experimentelle Untersuchung des strukrurvariablen Reglers 147
5.5 Fazitund Vergleich der Regler l57
6 Iterativ lernende Regelung 161
6.1 Grundlagen der iterativ lernenden Regelung l62
6.1.1 Kategorien des iterativen Lernens 163
6.1.2 Abgrenzung des ILC gegenüber vergleichbaren Regelungen 165
6.2 Umgesetzte iterativ lernende Regelungen 167
6.2.1 Iterationsinvariante lineare Verfahren 167
6.2.2 Iterationsvariante lineare Verfahren 178
6.3 Experimentelle Ergebnisse 181
6.3.1 Iterationsinvariante lineare Verfahren 181
6.3.2 Iterationsvariante lineare Verfahren 191
6.4 Fazit und Zusammenfassung 193
7 Zusammenfassung 197
A Anhang: Kinematik und Dynamik 201
A.l Besondere mathematische Operatoren 201
A.2 Die modifizierte DENAVIT-HARTENBERG-Notation 202
A.3 Die vollständige inverse Kinematik der PKM PaLiDA 203
A.4 Die jACOBl-Matrizen der Teilkörper und der Streben von PaLiDA 204
A.5 Ableitung der invereen JACOBI-Matrix 206
A.6 Transformation der Bewegungsgleichungen 206
B Anhang: Identifizierte Reibparameter 208
C Anhang: Regelung 214
C.l Nützliche Eigenschaften der Dynamik 214
C.2 Passivitätserhalt des Regelkreises bei Pl-FF 216
C.3 Beschränkung der LYAPUNOV-Funktion 217
C.4 Zur Identifikation der verwendeten Modelle beim ILC 218
Literaturverzeichnis 220 |
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