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基于S7-200plc机械手设计,基于,S7,200,plc,机械手,设计
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基于PLC的多机器人系统协调方案Chan Woo Moon *，Beom Hee Lee *和M. Kim *首尔国立大学电气工程学院，韩国首尔电子邮件：mcw robotI .snu.ac.kr*韩国Kist人类机器人中心主任背景具有多个机器人的机器人工作单元可以完成单机器人无法管理的复杂任务。工作单元中的机器人彼此合作，或者争夺共享运动路径，资源和工作空间。所以协调多个机器人对于设计来说至关重要一个机器人工作单元。 在本文中，我们提出一个逻辑机器人工作单元的模型来构建满足的控制器所需的行为，并构建一个性能模型衡量控制器的性能。 我们验证了提出了一个实验性的多机器人工作模型细胞简介具有多个机器人的工作单元增加制造灵活性和生产力。最近在那里由于这种好处，一直在增加对多机器人系统的研究和需求。研究问题多机器人系统包括避免碰撞，任务计划，沟通和绩效评估1-41.目前，机器人执行简单而重复的任务如组装，焊接和材料处理，但是新计算机技术的出现，传感器和视觉系统使机器人能够执行更多功能具有灵活性和智能的复杂任务。Petri网，马尔可夫模型，排队网络而有限状态机被广泛用于模拟a机器人工作单元，并有许多研究报道。 Petri网被认为是既定的方法用于柔性制造系统的建模（FMS）S。马尔可夫模型是一个多功能的工具基于PLC的多机器人系统协调方案精确的小系统性能分析，而且是已知随机Petri网是半马尔可夫或马尔可夫过程。 Gopalakrishna分析了灵敏度的容易出错的FMS与马尔可夫的吞吐量模型6。救援网络适用于分析大型FMS的。监督控制一个用有限状态机建模的系统是新的研究领域。 Brandin模拟机器人工作单元由传送带，机器人，可编程组成逻辑控制器（PLC）和视觉系统，他构建了一个实时监督控制器7。如上所述，研究建模a带机器人的制造系统非常丰富，但它们将机器人视为制造系统的一部分。与其他制造系统相比，多机器人系统有几个鲜明的特点。首先，表现系统的配置取决于配置;第二，每个机器人为每项任务分配不同的工作量。背风处使用多计算机处理器的概念来建模一个多机器人系统并评估其性能8。他提出了三种多机器人互连方法系统并为每个系统建模一个机器人故障恢复方法，但他没有考虑碰撞和干扰机器人之间。工作单元中的机器人装备在a稀疏区域通常共享运动路径，资源和工作区，他们互相影响。制造系统的模型被分类为三组9。逻辑模型：这些模型与事件有关流程，事件顺序和逻辑的有效性。性能模型：这些模型用于性能评估与优化控制器。实时模型：这些模型涉及时间系统的属性。在本文中，我们开发了一个逻辑模型来描述多机器人系统并构建一个性能模型衡量控制器的性能。控制器是用PLC实现。控制器的性能可以用复杂度等措施进行评估和可靠性。在这里，我们评估a的性能与完成时间的机器人工作单元。该组织如下。第2节介绍多机器人系统的建模。在第2节中，我们构建了一个逻辑模型和性能模型，并提出数值例子。然后，第3节介绍实验结果验证了所提出的模型。最后，结论在第4节中介绍。多机器人系统建模Tsai将多机器人运动分类如下lo。同时运动协调运动重叠运动同时运动和协调运动适用于单个机器人无法完成的复杂任务完成。移动一个部件b两个机器人就是一个例子。另一方面，重叠运动不需要严格操作机器人。重叠运动因为机器人完成各种各样任务而不改变程序或工具。2.1多机器人系统的逻辑模型图中显示了由两个机器人组成的工作单元图1.我们将工作区划分为两个区域，独家工作区和公共工作区。该阴影区域表示其中的常用工作空间机器人合作或共享资源。机器人工作单元由机器人和外部控制器组成。该控制器协调机器人的操作。 PLC和工作站被广泛用作控制器。一个逻辑模型如图2所示。任务E（任务C）表示机器人执行的任务分别在专用（共同）工作区中。事件a表示任务E和事件c的完成表示任务C的完成。事件b是a可控事件。任务有两个状态，任务执行和故障恢复。事件f表明故障已经发生发生并且事件r指示故障已经发生恢复。由2个机器人A和B组成的系统有9个州和25个州，包括故障恢复。2.2多机器人系统的性能模型在多机器人系统的三种模型中，我们专注于我们的多机器人的重叠运动系统模型。一个逻辑模型和控制器显示在附录中的表A.符号如下。符号1：R：作业：在独占工作区+中进行一项操作地址：共享共同点的机器人数量工作区：在公共工作区中进行连续操作工作矢量，是的工作数量的矢量分配给每个机器人定义1：平均执行时间，英国：平均执行时间机器人k完成一项工作。带有干扰的平均执行率，P *：机器人k完成工作时的平均速率机器人k受到共享的其他机器人的干扰共同的工作空间。平均执行率无干扰，PK：机器人k完成工作的平均比率机器人k不受其他机器人的干扰。采取完成所有分配的工作平均完成时间无干扰，Ts：完成所有分配所需的平均时间如果机器人没有共同的工作空间，那么这些工作就会发生平均完成时间，T：平均时间该系统具有以下功能（1）机器人有一个共同的工作空间。（2）每个机器人独立运行。（3）在每个时刻，只有一个机器人进行操作（4）机器人被分配到不同的任务负载常见的工作空间以避免碰撞。分别。在工作单元中，每个机器人请求控制器在进入公共工作区之前的权限为了避免碰撞。 控制器承认机器人公共工作空间是空的。 如果机器人的操作不同步，机器人经历排队时间然后进入公共工作空间11。 平均执行时间uk，kc（1，R）是其中一个时候改变的工作单元中的机器人完成分配的任务。 让7表示从第（i-1）个时刻开始的持续时间系统中的机器人完成，直到第i个时刻，然后，下一个机器人完成估计平均完成时间T. 对于这种情况具有两个机器人A和B以及作业向量的工作单元CA，C，T被获得为：2.3平均执行时间的计算如果工作量足够大，机器人共享共同的工作空间并不多，我们可以用稳态平均值近似uk，或吞吐量。为了计算uk，k E（1，R），如下做出假设。假设1：1）2）每个机器人都进入公共工作区指数分布，机器人k的参数hk。每个机器人花费的时间分配共同的工作空间是已知的。PDF G（x），pdf gk（X），机器人k的平均S k其中gk是机器人k在中的运行时间常见的工作空间加上处理时间外部控制器。其他机器人直到机器人才被接纳在公共工作区完成任务。3）假设1 - 1）是必要的，为了没有当我们建立一个马尔可夫链时，无限多的状态模型。如果机器人进入，这是一个合理的假设公共区域统一通过工作时间。平均执行时间uk如下获得。随着机器人之间的干扰：而不是参考：这里，wk是机器人k在普通机器人中的运行时间工作区加上等待时间，wk，hk是hnctions控制机器人的方案。为了计算英国，我们驱动一个嵌入式马尔可夫链该系统的模型12-131。 我们选择时间任何机器人离开公共工作空间或到达在一个空的公共工作区。 给出系统状态由当时的公共工作空间的状态。 这些状态是嵌入的马尔可夫链并满足遵循平稳方程。其中n = n，是马尔科夫的极限概率链，满足，= I，P是状态转移矩阵。我们定义索引集。rI.p = n（2.5）I k：所有状态的索引集，表示机器人k在独家工作区中。Jk：所有状态的索引集，表示机器人k在公共工作区中。Lk：所有状态的索引集，表示机器人k从公共工作区移出瞬间机器人k在平均运行时间公共工作空间的获得如下14。3.实验结果试验台由LG工业系统PLC 2组成三星scara机器人，大宇Fanuc旋转机器人，一个主传送带，三条辅助传送带和一条监督电脑。实验机器人工作单元由三个机器人组成，每个机器人连接到一个机器人PLC和监控PC。我们做了一个实验其中两个机器人。每个机器人都在工作专属工作区和下面的常用工作区PLC的控制。图3显示了工作空间每个机器人。实验任务是典型的组装和材料运输。每个机器人都执行一个组装任务独特的工作空间，并将其带到普通工作区工作区。在普通的工作区中，操作时间机器人A和机器人B的时间常数分别为13.57秒和12.54秒秒。在独家工作空间中，平均水平操作时间分别为40.71秒和24.81秒在f 3 sec和S 5 sec的范围内均匀变化。该工作数量是（50,20），（35,35），（25,45），（20,50）。该完成时间T，估计的T和Ts如表所示3和图4.为了获得T，我们对完成进行了平均时间四次实验后。估计值是接近实验结果，即使手术时间在专属工作空间中并不是精确的指数分配。最佳负载分配比为0.4158，T为0.4103和0.4076，T和T分别为估计值4.结论在本文中，我们构建了一个逻辑模型和一个性能模型为多机器人系统。我们使用2步程序来构建一个控制器。使用逻辑模型用于构建满足最低要求的控制器所需的行为。性能模型用于控制器的性能评估。因此我们使用嵌入式马尔可夫链模型操作时间分布的情况专属工作空间不接近一个指数分布，我们遭受一些建模错误。确定性分配就是一个例子，在这种情况下，我们需要其他方法，如时间表和实验测量。但是，在这个实验中第3节表明，所提出的模型是有效的一般情况。我们测量系统的性能平均值。如果机器人共享共同的工作空间很多，工作的数量很少，我们需要瞬态分析。作为未来的工作，我们需要扩展这项研究以评估瞬态性能。参考1.B.H.Lee，C.S.G.Lee，“无碰撞运动”两个机器人的规划“，IEEE Transaction on onSystems，Man and Cybernetics，Vol SMC-17，Number2.永田忠彦，本田邦彦，寺本义明，“多机器人计划连续生成域：使用计划图和计划进行计划避免机器人碰撞“，IEEE Journal3.Robotics and Automation，Vol 4，Number 1，pp 2-13（1988）4.John W. Roach，Michael N. Boaz，“协调机器人武器在共同工作空间中的运动“，IEEE Journal of Robotics and Automation，Vol RA-3，Number 5，pp 437-444（1987）5.David Gauthier，Paul Freedman，Gregory Carayannis，Alfred S. Malowany，“进程间通信”分布式机器人技术“，IkEE机器人杂志和Automation，Vol RA-3，第6期，第493-504页（1 987）6.I.H. Suh，H.J.Yo，J.H. Kim，J.S. Ryoo，S.R.哦，C.W. Lee和B.H.李，“监督设计PLC到到PLC到PLC机器人多机器人系统的控制系统“，IEEE n3国际机器人与信息技术大会“1NSystems，IROS 96，“Vol1，pp332-33971996）V. Gopalakrishna，N. viswanadham，Krishna。 R.Pattipati，“对失败的敏感性分析柔性制造系统“，IEEE国际机器人学aQd自动化会议，第1卷，pp181-186（1994）IN 007.Bertil A. Brandin，“实时监督实验制造单元的控制“，IEEE Transactions on Robotics and Automation，Vol.8.K.D Lee，B.H Lee，M.S KO。，“A comparative modelbased analysis and design for multi-robot systems”，9.Roboticu，第13卷，第65-76页（99.5）Luca Ferrarini，Claudio Maffezzoni和AlessandroGiua，“设计和实施问题”控制离散Everit系统“，工业电子，控制和仪表。 IECON 94。，第20卷国际会议：3 pp1515 - 1520 vo1.3（1994）10.蔡志铿，“多重机器人协调与合作”编程“IEEE国际会议Robotics
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