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Institut für Produktionsmanage Technologie und Werkzeugmasc Prof. Dr.-Ing. E. Abele Fachgebiet Simulation, Systemoptimierung und Robotik Prof. Dr. Oskar von Stryk Hannover, XX.6.2011 Analyse der Wechselwirkung zwischen Industrieroboterstruktur und Fräsprozess Teil I: Prozessmodell, Parameteridentifikation, experimentelle Verifikation und Kompensation der Abdrängung (PL: PTW) Teil II: Dynamikmodellierung, Parameteridentifikation, optimale Roboterbahnplanung zur Kompensation der Abdrängung (PL: SIM)

Hannover, XX.6.2011

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Hannover, XX.6.2011. Analyse der Wechselwirkung zwischen Industrieroboterstruktur und Fräsprozess. Teil I: Prozessmodell, Parameteridentifikation, experimentelle Verifikation und Kompensation der Abdrängung (PL: PTW) ― - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Hannover, XX.6.2011

Institut für Produktionsmanagement,

Technologie und WerkzeugmaschinenProf. Dr.-Ing. E. Abele

Fachgebiet Simulation,

Systemoptimierung und Robotik Prof. Dr. Oskar von Stryk

Hannover, XX.6.2011

Analyse der Wechselwirkung zwischen Industrieroboterstruktur und Fräsprozess

Teil I: Prozessmodell, Parameteridentifikation, experimentelle Verifikation und Kompensation der Abdrängung (PL: PTW)

―Teil II: Dynamikmodellierung, Parameteridentifikation, optimale Roboterbahnplanung zur Kompensation der Abdrängung (PL: SIM)

Page 2: Hannover, XX.6.2011

Folie 2

Ausgangssituation und Problemstellung

Ungelöstes Problem:• Hohe statische Nachgiebigkeit (Struktur, Getriebe, Lagerung)• Geringe Absolut- und Wiederholgenauigkeit• Starke Positionsabhängigkeit stat. u. dyn. Effekte (z.B. Eigenfrequenzen / Eigenformen)

Industrieroboter:• Gutes Verhältnis von Kosten / Arbeitsraum• Hohe Flexibilität

HSC-Bearbeitung:• Geringe Fräskräfte

Investitionskosten pro m Arbeitsraum

Flexibilität

Invest / m3

40 T. €

200 T. €

600 T. €

3

Präzisions BAZ (ca. 0,5 m³)-

5-achs-BAZ (ca. 10 20 m³)-- -

Industrieroboter (ca. 3-5m3)

Genauigkeit

Investitionskosten pro m Arbeitsraum

FlexibilitätFlexibilität

Invest / m3

40 T. €

200 T. €

600 T. €

3

Präzisions BAZ (ca. 0,5 m³)-Präzisions BAZ (ca. 0,5 m³)-Präzisions BAZ (ca. 0,5 m³)-

5-achs-BAZ (ca. 10 20 m³)-- -5-achs-BAZ (ca. 10 20 m³)-- -5-achs-BAZ (ca. 10 20 m³)-- -

Industrieroboter (ca. 3-5m3)

Genauigkeit

Flexibilität

Gen

auig

keit

Inve

st/ m

³

HzzHyyHxx

G-Getriebe S-Struktur

G

S S

SS G

GG

Page 3: Hannover, XX.6.2011

Folie 3

Auswirkung der Wechselwirkung

Resultat:Wechselwirkung von Prozess- und Struktur-

kräften verursacht statische und dynamische Ablenkungen

Statischer Versatz der Bahn (Δ xm,stat ) und niederfrequente Welligkeit (Δ xm,dyn)

Reduzierte Oberflächenqualität Reduzierte Maßhaltigkeit

WechselwirkungRoboter HSC-Bearbeitung

AblenkungΔx,y,z

Prozesskraft FProzess

Δx m

,sta

tReale Bahn

Sollbahn

xx

z

xx

y xy

Δ xm = Δ xm,stat + Δxm,dyn

Struktur und Prozess instarker Wechselwirkung abhängig von Position, statischen und dynamischen Effekten

Page 4: Hannover, XX.6.2011

Folie 4

Ziele und Vorgehen

)F,q(S+fJ+u=)q(G+)q,q(C+q)q(M z,y,xcTc

Fx

FyFz

qr

qv

qv

Θr

Strukturmodell

φj(t)

y

xFt

Fr

z

0jjpz,y,x )Tt,t(hKa)t(F

)Tt,t(h)t(h)Tt,t(h dyn,jstat,jj

AchseProzessmodell

Fräskraft

Spandicke

InteraktionRoboter HSC-BearbeitungAblenkung

Δx,y,z

Prozesskraft FProzess

Modellbasierte Kompensation statischer und niederfrequenter Effekte (Validierung) durch math. Parameteridentifikation, Trajektorienoptimierung und experimentelle Untersuchungen

Simulationsmodellbasierte Auslegung von Struktur- und Technologieparametern zur Optimierung der wechselseitigen Beeinflussung in Abhängigkeit der Bearbeitungsaufgabe

Beeinflussung

Modellkopplung

Systemdynamik

Modellierung

PrognoseSimulation der Wechselwirkung

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Folie 10

Modellierung der Roboterdynamik:(1) Erweiterte Kinematik, Dynamik, Antrieb

Verfeinerung und Erweiterung der Standardmodellierung nach DH-Konvention:1. Freie Positionierung des Drehgelenks

entlang der z-Achse durch Verschiebung pi:

qi Gelenkwinkel; di, zi ai DH-parameter

2. Erweiterung um zusätzliche, virtuelle Rotationsachsen senkrecht zur angetriebenen Drehachse:

qx,i qy,i : Gelenkstellungen an virutellen Achsen

, (0,0, )· ( ; )· (0,0, )·· (0,0, )· ( ; ).

wrep i i i i i

i i

link Trans p Rot z q Trans d pTrans a Rot x

, ,

,

(0,0, )· ( ; )· ( ; )·· ( ; )· (0,0, )· (0,0, )· ( ; )

ext i i i x i

y i i i

i i

link Trans p Rot z q Rot x qRot y q Trans d pTrans a Rot x

Kippungen senkrecht zu angetriebenen Drehrichtungen werden abgebildet

Achsschiefstände durch weitere Rotationsmatrix erfassbar

Effiziente Dynamikberechnung• Rekursives Roboterdynamikmodell (iterativer O(n)

Articulated-Body-Algorithm.) gekoppelt mit Fräsprozess-Modell in geschlossener kinematischer Kette

Achs-Antriebsmodell :

qi: Antriebswinkel qi: AbtriebswinkelKi: Gelenksteifikeit Di: Gelenkreibung si: Spiel

(( ) ) , if ( )·( ) · (( ) ) , if ( )

0 , else

i i i i i i

i i i i i i i i i i i

q s q sD q K q s q s

q q q q q

Erfasste Effekte: Getriebespiel und Gelenkreibungen Nachgiebigkeit in angetriebenen /

virtuellen Achsen

)FS(q,fJuG(q))qC(q,qM(q)

cTc zyx ,,

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Folie 13

Modellierung der Roboterdynamik:(2) Implementierung

Effiziente, objektorientierte C++-Implementierung auf Basis von Modulen: base, rigid body, variable/fixed rotation, variable translation, fork Allgemeine Beschreibung von Baumstrukturen

Rekursives Roboterdynamikmodell erlaubt Auswertung der Roboterstruktur zur Laufzeit:MKS-Struktur kann als Eingabedaten vorgehalten werden und ohne Anpassung im Sourcecode geändert werden

Optional: Effiziente Berechnung von Ableitungen• Automatisches Differenzieren durch Operator-

überladung: ADOL-C-Bibliothek [Walther‘06]• Präzise Ableitung der Bewegungsgleichungen

nach beliebigen Zustandsgrößen und Parametern Schnittstelle zur effizienten numerischen

Sensitivitätsanalyse, Prameterschätzung und Trajektorienoptimierung

Verlauf der Sensitivitäten

6

6

( ( ); )iq t mm

q

Simulierte Bahn im Arbeitsraum

Beispiel: Modellbasierte Sensitivitäts-analyse bezüglich Spindelmasse m6

• Differentiation der Integrations-schritte parallel zur Simulation

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Folie 15

Berechnung der Fräskraft durch Abtragssimulation

Page 8: Hannover, XX.6.2011

Folie 18

Experimentell empirische Prarmeterschätzung

SteifigkeitsmessugenModalanalysen

Page 9: Hannover, XX.6.2011

Folie 19

Modellbasierte Parameteridentifikation

Modellbasierte Parameteridentifikation mit Optimierungsverfahren unter Verwendung statischer und dynamischer Modelle von Roboterstruktur-Fräsprozess

jjj t εqq )(ˆ experimentelle Messwerte (mit Messfehler j) tj, j = 1,…,nt

t

pn

n

jjjj t

1

2);(ˆ

21)(),(min pqqqq

pOptimierungsproblem:

Nebenbedingung:);( pq t Lösung des Roboter-Fräsprozess-Modells

Numerische Optimierung mit strukturausnützendem SQP-Verfahren nutzt gezielt

ppq

);(t

Beispiel: Test der numerischen Parameterschätzung eines 6-DOF-Modells. Simulierte Messdaten und Trajektorien stimmen nach der

Lösung des Ausgleichsproblems weitestgehend überein.

Transformation in ein endlichdimensionales Optimierungsproblem durch Anwendung einer Mehrzielmethode

laufende Masterarbeit bis Oktober 2011

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Folie 20

Weiteres Vorgehen (5 von 5): Wechselwirkung / Simulationsmodellbasierte Prognose und Kompensation

Wechselwirkung• Untersuchung der Wechselwirkung und deren

Auswirkungen auf den Fräsprozess• Sensitivitätsanalyse verschiedener

Strukturparameter (Getriebesteifigkeit, -spiel) und Technologieparameter (Drehzahl, Vorschub)

Modellbasierte Sensitivitätsanalyse basierend auf Ableitungsinformationen bietet genaueste und effizienteste Beurteilungsmöglichkeit.

Schlüssel zu größtmöglicher Einsicht in Wechselwirkungen relevanter Parameter und Einflussgrößen

Kompensation• Kompensation auf Basis von modellbas.

Optimalsteuerungsverfahren• Praktische Fräsversuche zum Test der

Kompensation• Nachträgliche Vermessung von Bauteilen zur

Validierung

Ziel: Kompensation (statisch / niederfrequent) kompletter Werkzeugbahnen

langfristig: Ableiten von Handlungsempfehlungen

-0.1-0.05

00.05

0.10.15

0.2

0.0298

0.0299

0.03

0.0301

0.0302

0.0303

0.0304

5.2

5.4

5.6

x 10-3

x [m]

TCP -Trajectory

y [m]z

[m]

Struktur- und Technologieparameter

OptimalesFräsergebnis• Maßhaltigkeit• Oberflächengüte • Bearbeitungszeit• -…

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Folie 21

Prognose der Abdrängung

Simulationsschleife1. Berechne Pose und

Geschwindigkeit des TCP in Abhängigkeit vom aktuellen Zustand des Roboters

2. Berechnung externer Kräfte aus dem Prozesskraftmodell

3. Berechnung der Antriebskräfte in den Gelenken

4. Lösung Bewegungsgleichungen für die Gelenkbeschleunigungen

5. Integration über einen Zeitschritt6. Für jeden Zeitschritt: Gehe zu 1.

Fx

Fy Fz+

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Folie 22

Kompenation von Abdrängungen(1) Geometrische Spiegelung von Kompensationspunkten an der Sollbahn

PTW: Ausführlich validiert und analysiert von Jörg ….

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Folie 23

Kompenation von Abdrängungen(2) Modellbasierte Kompensation an Punkten

Kompensierende punktweise Pfadvorgabe:

1

1( ) , if 0

( ) ( ) , if 00 , i

( )( )

0)

f(

ideal il

comp

deali i i i

ideal ii l l

deal ideali l i i i i

ideali

tq t t

K st K s

q

Simuliere Referenzbahn mit ideal steifen Robotermodell

• Glättung des Kraftverlaufs

Ideale Verläufe von

• Auswahl Kompensationspunkte• Inversdynamikberechnung

Punktweise ideale Gelenkmomente. .

• Annahme

( ), ( ), ( ), ( )ideal ideal idealextq t q t q t F t

comp idealq q

ideal

Modellbasierter Ansatz berücksichtigt Fräskraft und Roboterdynamik

Offline-Methode verlangt keine zugriff auf roboterinterne Regelung

Effiziente Berechnung der Kompensationstrajektorie

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Folie 24

Verlauf von Ist- und Sollbahn des TCP

Kompenation von Abdrängungen(3) Modellbasierte Trajektorienoptimierung

( ) ( )i i i i i i ik q d q q q

Optimalsteuerungsproblem zur Berechnung der kompensierenden Bahnvorgabe:

Unter den Nebenbedingungen:

2

( )0

min ( ( ) ( ))f

nu

tdesired

tq t q t dt

q

,( )· ( , ) ( () ( , , ))xyz toolM q q C q q G q B S F q q q

0(0)q q ( )f fq t q

0(0)q dq ( )f fq t dq

max| ( ) |i tq q

,[0, ] : ( ) ( )desiredf tol qt t q t q t

,[0, ] : ( ) ( )f tolt t q t t qq

laufende Masterarbeit bis September 2011

F

• Lösung mit direktem Kollokations-verfahren PSOPT [Beccera‘10]

•Beispiel: Diskretisierung an 40 Knoten-punkten NLP mit 722 Variablen und 505 nichtlinearen Beschränkungen.

• Lösung NLP mit Innere-Punkte-Methode IPOPT mit CPU-Zeit etwa 90s

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Folie 25

Zusammenfassung

Effiziente, modulare Implementierung von Roboter- und Prozessmodellen:• Erweiterte Kinematik durch frei positionierbare und zusätzliche Drehachsen• Achsmodell berücksichtigt Steifigkeit, Dämpfung und Spiel• Experimentell empirische Anpassung der Steifigkeits-, Dämpfungs- und Spiel-Parameter • Abtragssimulation mit Berechnung der Fräskräfte ermöglicht Fräsen allgem. Fräsbahnen• Anwendung optimierungsbasierter ParameterschätzverfahrenValidierung• Fräskraftberechnung…. PTW • gekoppeltes Gesamtmodells durch FräsversucheSensitivitätsanalyse des Roboterstruktur-Fräsprozess-Modells • durch automatisches Differenzieren des Simulationscodes• ermöglicht effiziente, modellbasierte Parameter- und Bahnoptimierung Kompensation der statischen / niederfrequenten Abdrängung:• Geometrisches Spiegeln• Modellbasierte Kompensation an Bahnpunkten• Trajektorienoptimierung durch direktes Kollokationsverfahren Offline-Methode: kein Zugriff auf roboterinterne Regelung und keine zusätzliche Sensorik

Anwendung Methodik auf große Klasse von Robotern möglich

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Folie 28

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

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Folie 29

Backup

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Folie 31

Weiteres Vorgehen:Gliederung nach Arbeitspaketen

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Folie 32

Zusammenarbeit und Abgrenzung zum Projekt LBS/IFM

1. ProjektphasePTW/SIM

Austausch, Abgleich Modellierung Industrieroboter

Prozesse nicht vergleichbar

2. Projektphase

LBS/IFM

Zerspanen Umformen

Austausch zur Robotertechnik