Advertisement

Industrieroboter

  • Hubert GattringerEmail author
Chapter
  • 5.2k Downloads

Zusammenfassung

Dieser Teil der Arbeit umfasst die genaue Regelung und Bahnoptimierung von Industrierobotern. Alle vorgestellten Methoden verwenden die Bewegungsgleichung des Roboters als Grundlage. Für die verschiedenen Regelungsverfahren stehen PD-Regelung mit Vorsteuerung, flachheitsbasierte Regelung und dezentrale Nichtlinearit ätenschätzung mit Kompensation zur Auswahl. Eine zeit/energieoptimaleBahnplanung garantiert ein schnelles Arbeiten des Roboters.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literaturverzeichnis

  1. [Bet01]
    Betts, J. T.: Practical Methods for Optimal Control Using Nonlinear Programming. Philadelphia : Society for Industrial and Applied Mathematics, 2001zbMATHGoogle Scholar
  2. [Bey04]
    Beyer, L.: Genauigkeitssteigerung von Industrierobotern. Shaker Verlag, 2004Google Scholar
  3. [Bre07b]
    Bremer, H.: Robotik - Vorlesungsskriptum. 5. Johannes Kepler Universität Linz, 2007Google Scholar
  4. [DLS01]
    Diehl, M.; Leineweber, D. B.; Schäfer, A.: MUSCOD-II Users’ Manual. Universität Heidelberg : IWR-Preprint 2001-25, 2001Google Scholar
  5. [Gat06]
    Gattringer, H.: Realisierung, Modellbildung und Regelung einer zweibeinigen Laufmaschine, Johannes Kepler Universität Linz, Institut für Robotik, Dissertation, 2006Google Scholar
  6. [Gru09]
    Gruber, E.: Optimale Bahnplanung für Industrieroboter, Johannes Kepler Universit ät Linz, Institut für Robotik, Diplomarbeit, 2009Google Scholar
  7. [HD03]
    Hagenmeyer, V.; Delaleau, E.: Robustness Analysis of exact Feedforward Linearization based on Differential Flatness. In: Automatica 39 (2003), Nr. 11, 1941 - 1946. – DOI DOI: 10.1016/S0005–1098(03)00215–2. – ISSN 0005–1098MathSciNetzbMATHCrossRefGoogle Scholar
  8. [Isi85]
    Isidori, A.: Nonlinear Control Systems. Springer-Verlag, 1985Google Scholar
  9. [ISO98]
    ISO: NORM 9283: Manipulating industrial robots - performance and criteria. 1998. – Norm, EN ISO 9283Google Scholar
  10. [Joh88]
    Johanni, R.: Optimale Bahnplanung bei Industrierobotern. Technische Universität München, 1988Google Scholar
  11. [KD04]
    Khalil, W.; Dombre, E.: Modeling, Identification and Control of Robots. London : Kogan Page Science, 2004Google Scholar
  12. [Kug08]
    Kugi, A.: Introduction to Tracking Control of Finite- and Infinite-Dimensional Systems. In: Stability. Identification and Control in Nonlinear Structural Dynamics (SICON) (2008)Google Scholar
  13. [LBS+03]
    Leineweber, D.B.; Bauer, I.; Schäfer, A.A.S.; Bock, H.G.; Schlüder, J.P.: An Efficient Multiple Shooting Based Reduced SQP Strategy for Large-Scale Dynamic Process Optimization (Parts I and II). In: Computers and Chemical Engineering 27 (2003), S. 157–174CrossRefGoogle Scholar
  14. [Mab11]
    Mabrouk, D.: Identifikation und passivitätsbasierte Regelung des Industrieroboters Stäubli RX130, Johannes Kepler Universität Linz, Institut für Robotik, Diplomarbeit, 2011Google Scholar
  15. [Mül95b]
    Müller, P.C.: Schätzung und Kompensation von Nichtlinearitäten mit Störgrößenbeobachtern. In: ENGELL, S. (Hrsg.): Entwurf nichtlinearer Regelungen. Oldenbourg, 1995, Kapitel 2Google Scholar
  16. [NW06]
    Nocedal, J.; Wright, S. J.: Numerical Optimization. 2nd Edition. New York : Springer Science+Business Media, LLC, 2006zbMATHGoogle Scholar
  17. [Rie08]
    Riepl, R.: An approach to Optimal Motion Planning for Robotic Applications. In: The 9th International Conference on Motion and Vibration Control (2008)Google Scholar
  18. [Rie11]
    Riepl, R.: Ein Beitrag zur hochpräzisen dynamischen Bahnregelung von Mehrachsrobotern mit elastischen Getrieben, Johannes Kepler Universität Linz, Institut für Robotik, Dissertation, 2011Google Scholar
  19. [SGT+97]
    Swevers, J.; Ganseman, C.; Tükel, D.; Schutter, J. D.; Brussel, H. V.: Optimal Robot Excitation and Identification. In: IEEE Transactions on Robotics and Automation 13 (1997), S. 730–740CrossRefGoogle Scholar
  20. [SL90]
    Slotine, J.-J.; Li, W.: Applied Nonlinear Control. Prentice Hall, 1990. – ISBN 0130408905Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011

Authors and Affiliations

  1. 1.Institut für RobotikJohannes Kepler Universität LinzLinzÖsterreich

Personalised recommendations