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運動控制概念 - 什麼是CU (控制單位)

  • Liuct2
  • 2020年 10月24日 14:59
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隨著伺服控制的發展, 有一些原來其實不是很複雜的概念, 對剛開始學習的工程師可能會被名詞搞到望之卻步, 今天這裡來介紹CU, 分享如上4張資料, 看完了是不是就清楚一點了?

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探討servo stiffness(伺服剛性)

  • Liuct2
  • 2020年 10月13日 9:30
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近日有客戶來詢問servo stiffness, 我覺得是一個蠻有趣的話題, 所以來探討一下此話題.理論上servo stiffness最主要依存於伺服控制迴路的P gain也就是比例增益, 還有I gain積分增益. 具體的意義乃是位置或速度誤差量轉換為馬達扭力指令的比值。所以高增益就意味著高servo stiffness(伺服剛性)。當然伺服剛性也依存於馬達的推力大小,不過通常馬達的大小一開始就依照許多條件選好固定了,可以改動的機會比較小,就不細論,馬達推力越大伺服剛性當然越大。又, 換句話說伺服剛性乃是為了要評判達到位置控制的快速性或速度控制是否高品質的一個指標, 但是這個指標如果要給一個數字跟別人相比拼, 老實講, 比較不適合直接說我的系統的servo stiffness 為多少多少, 比別的系統的值還要高, 所以比較好, 也就是, 不太容易數據化,因為機構設計百百款很難比對.那麼, 真的想要比較兩套伺服系統的優劣, 又要怎麼辦呢? 我的看法是, 只能迂迴地達到目的, 比方說針對定位機構加伺服驅動器比較定位的整定時間, 確認我比別人快整定到目標位置, 或者比速度漣波, 意思是說: 我的速度很穩定, 不會忽快忽慢.要達到快整定的目的, 其實第一個很重要的基礎, 乃是機構的剛性要先做好, 機構的剛性, 就好比一顆大樹的基礎, 機構本身軟趴趴的話, 基礎就不好, 也就不容易達到高速整定。其原理在於一旦接上伺服驅動器開始調機,嘗試調高增益(如P gain等等),就很容易伴隨著提高增益就開始進入不穩定的控制也就是發出嗡嗡聲或者根本就自己晃動起來(專業術語叫相位邊界PM與增益邊界GM不足),而這有很大的因素起因於機構本身太不夠具有剛性。機構設計時候使用FEA有限元素分析法可以求得整組的共振模態分布, 其中第一個共振模態之頻率俗稱第一共振頻是評估機構設計是否具有剛性的指標, 此值越高越好, 通常一個不差的機構組成大概不要小於100Hz就不會有太壞的表現。雖然,驅動器中可以加入許多濾波器等等勉強抑制控制上的不穩定,但是,如上所述,一棵樹的基礎沒有做穩固,樹枝根本就耐不了大風的吹襲。所以機構設計成高剛性乃是達到優良伺服系統的不二法門,體現快狠準的目的 。而很多時候,機構設計早就體質不良,想改已經不容易了,此時只能靠著伺服驅動器或控制器來補破網,此時驅動器裡面的分析工具以及濾波器是否支援就可能變得重要了,這些軟體控制功能就會在必要的時候上場嘗試把死馬當活馬醫。還有伺服驅動器本身的控制頻寬也要越高越好,從電流回路開始到速度回路,位置回路都要做到對應高頻寬。如此一來,與機構的優良剛性設計相輔相成,提高定位的迅速與精準。本話題請也參考下列英文網站之文章:https://www.motioncontroltips.com/servo-stiffness-mechanical-stiffness-can-machine-be-too-stiff/

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自動上下輪椅的機器手臂

  • Ralfliu
  • 2020年 10月12日 14:25
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對於許多身障人士,輪椅是不可或缺的生活工具。但當自己一個人開車出門時,如何在下車時取得置於後車廂的輪椅呢?相反的,上車後又如何將輪椅收進後車廂裡呢?下面影片中安裝於汽車後車廂內的機械手臂,便可完成這些任務。幫助身障人士可以擁有更好的自主生活能力。

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在疫情的時代,讓機器人幫你剪個漂亮的髮型

  • Ralfliu
  • 2020年 10月11日 17:24
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在疫情爆發的時代,想要不上理髮廳也能剪個有造型的髮型,該怎麼做呢?下面影片中的Shane Wighton打造了這台剪髮機器人。機器人可以環繞頭部四周運動,並用吸塵器吸起頭髮,再用剪刀修剪。有了這台機器人,設計師可以設計不同的髮型讓機器人來修剪。目前機器人仍然有些缺點,就是無法修剪耳朵附近的頭髮(怕剪傷耳朵)。這個機器人裡法的概念,是不是很不錯呢?

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機器人混凝土組件自動化

  • Ralfliu
  • 2020年 09月10日 7:55
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大家可能有看過用機器手臂實現大型塑膠件的3D列印,但今天介紹的應用是機械手臂進行混凝土組件的3D列印,肯定十分罕見。這是Aeditive所開發的解決方案,利用兩台大型KUKA機器手臂,實現自動化噴射混凝土的工藝。客戶可以省去製作模板模具的時間,利用機器手臂一層一層的將混凝土噴在鋼筋結構上。達到快速製作的目的。

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