Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11147/11996
Title: | Enhancement of Trajectory Following Accuracy of High Acceleration Robots by Using Their Stiffness Properties | Other Titles: | Yüksek İvmeli Robotların Direngenlik Özellikleri Kullanılarak Yörünge Takip Hassasiyetlerinin İyileştirilmesi | Authors: | Paksoy, Erkan | Advisors: | Dede, Mehmet İsmet Can | Keywords: | Robots Stiffness Trajectory tracking control |
Publisher: | 01. Izmir Institute of Technology | Abstract: | In recent years, there has been a push for the incorporation of robots into manufacturing processes. In general, parallel robots are preferred for processes requiring high repeatability and positioning accuracy. If the positioning accuracy of the end-effector of a robot has high priority, compliance characteristics of the elements of its mechanism should be considered. Due to the high accelerations or external loading on the robot, the dimensions of the elements change and this leads to positioning errors for the end-effector. This thesis describes an experimental test setup and an experimental procedure for determining the compliance characteristics of planar mechanisms, followed by a comparison of the repeatability and stiffness performance of a parallel and an over-constrained mechanism. Finally, assumptions and methodology for using this compliance information to improve the trajectory tracking accuracy of high-accelerated robots are given. Portable coordinate measurement machine and calibrated weights are used to collect compliance information. The compliance behavior of the mechanisms defined for entire workspace by using the least squares and bilinear interpolation techniques. The D'Alambert principle is used to estimate fictitious forces that cause the compliance of the mechanism's end-effector while the mechanism operates at up to 5 g accelerations. As a result of this thesis, it is demonstrated that the mechanism's center of gravity and joint types play an important role in the mechanism's trajectory tracking accuracy, and that tracking accuracy can be improved by a simple data-driven compliance prediction algorithm. Son yıllarda, robotların üretim süreçlerine dahil edilmesi yönünde bir eğilim bulunmaktadır. Genel olarak, yüksek tekrarlanabilirlik ve konumlama hassasiyeti gerektiren işlemler için paralel robotlar tercih edilir. Bir robotun uç noktasının konumlandırma hassasiyeti yüksek önceliğe sahipse, robotta kullanılan elemanların direngenlik özellikleri dikkate alınmalıdır. Robot üzerindeki yüksek ivmeler veya dış kuvvetler nedeniyle, elemanların boyutları değişebilir ve bu durum robotun uç noktasında konumlandırma hatalarına sebep olur. Bu tez, düzlemsel mekanizmaların direngenlik özelliklerini belirlemek için deneysel bir test düzeneği ve deneysel bir prosedürü, ardından paralel ve aşırı kısıtlı bir mekanizmanın tekrarlanabilirlik ve direngenlik performansının bir karşılaştırmasını ve son olarak bu direngenlik bilgilerinin yüksek ivmeli robotların yörünge izleme doğruluğunun iyileştir\-ilmesinde kullanılması için varsayımları ve metodolojiyi açıklar. Direngenlik ya da esneklik bilgilerini toplamak için Faro Prime Arm ve kalibre edilmiş ağırlıklar kullanılır. En küçük kareler yöntemi ve çift yönlü doğrusal enterpolasyon teknikleri kullanılarak tüm çalışma alanı için mekanizmanın esneme bilgisi elde edilmiştir. D'Alambert ilkesi, mekanizma 5 g yer çekimi ivmelerine kadar hareket ederken, mekanizmanın uç noktasının esnemesinin hangi kuvvetler sonucunda olduğunu tahmin etmek için kullanılır. Bu tez sonucunda, mekanizmanın ağırlık merkezi ve eklem tiplerinin, mekanizmanın yörünge izleme doğruluğunda önemli bir rol oynadığı ve izleme doğruluğunun basit bir veriye dayalı esneme tahmin algoritması ile iyileştirilebileceği gösterilmiştir. |
Description: | Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Mehanical Engineering, Izmir, 2021 Includes bibliographical references (leaves. 39-40) Text in English; Abstract: Turkish and English |
URI: | https://hdl.handle.net/11147/11996 |
Appears in Collections: | Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
10439106.pdf | Master Thesis | 39.42 MB | Adobe PDF | View/Open |
CORE Recommender
Page view(s)
11,506
checked on Dec 23, 2024
Download(s)
242
checked on Dec 23, 2024
Google ScholarTM
Check
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.