Details

Цель работы – минимизация энергопотребления робота-манипулятора SCARA при перемещении груза по заданной траектории путём синтеза и сравнительного анализа регуляторов с полной обратной связью по состоянию (ЛКР) и ПИД-регулятора, настроенных с помощью метода роя частиц. Методы исследования: параметризация Денавита–Хартенберга для прямой кинематики, аналитическое решение обратной кинематики, вывод матрицы Якоби; динамическое моделирование на основе уравнений Эйлера–Лагранжа; численная оптимизация коэффициентов регуляторов методом роя частиц; имитационное моделирование в среде Matlab/Simulink для круговой, квадратной и случайной траекторий. Полученные результаты:  – построены прямая и обратная кинематические модели, получена матрица Якоби и полные динамические уравнения трёхзвенного SCARA-робота;  – разработаны две системы управления: ЛКР (многовходовой/многовыходной) и ПИД (децентрализованный);  – методом роя частиц найдены оптимальные коэффициенты усиления для обоих регуляторов;  – проведено имитационное моделирование для трёх типов траекторий; показано, что ЛКР обеспечивает на 6-13 % более низкое энергопотребление по сравнению с ПИД-регулятором при меньшей среднеквадратичной ошибке позиционирования (RMSE до 1,37 мм против 2,04 мм у ПИД);  – для случайной траектории ЛКР показал даже экономию 10,4 % относительно теоретического минимума инверсной динамики. Предложенная методика настройки регуляторов и сравнительный анализ могут быть использованы при проектировании энергоэффективных систем управления промышленными роботами, работающими в повторяющихся циклах. Снижение энергопотребления на 10-13 % при сохранении точности позиционирования позволяет сократить эксплуатационные затраты на автоматизированных производствах.

The objective of this study is to minimize the energy consumption of a SCARA robotic manipulator when moving a load along a given trajectory by synthesizing and comparatively analyzing controllers with full state feedback (LQR) and a PID controller tuned using the PSM. Research methods: Denavit-Hartenberg parameterization for forward kinematics, analytical solution of inverse kinematics, derivation of the Jacobian matrix; dynamic modeling based on the Euler-Lagrange equations; numerical optimization of controller coefficients using the particle swarm method; simulation modeling in the Matlab/Simulink environment for circular, square, and random trajectories. Results: – forward and inverse kinematic models were constructed, the Jacobian matrix and full dynamic equations of a three-link SCARA robot were obtained; – two control systems were developed: LKR (multi-input/multi-output) and PID (decentralized); – optimal gains for both controllers were found using the particle swarm method; – simulation modeling was conducted for three types of trajectories; it was shown that the LKR provides 6-13 % lower power consumption compared to the PID controller with a lower root-mean-square positioning error (RMSE up to 1.37 mm versus 2.04 mm for the PID); – for a random trajectory, the LKR even demonstrated a 10.4% savings relative to the theoretical minimum of inverse dynamics. The proposed controller tuning methodology and comparative analysis can be used in the design of energy-efficient control systems for industrial robots operating in repetitive cycles. Reducing energy consumption by 10-13 % while maintaining positioning accuracy helps reduce operating costs in automated production facilities.