Contribution à la modélisation dynamique, l'identification et la synthèse de lois de commande adaptées aux axes flexibles d'un robot industriel.

par Marouene Oueslati

Thèse de doctorat en Automatique (AM)

Sous la direction de Olivier Gibaru.

Le président du jury était Jean-Pierre Richard.

Le jury était composé de Olivier Gibaru, Faïz Ben Amar, Richard Béarée, George Moraru, Marc Douilly.

Les rapporteurs étaient Hélène Chanal, Moufida Ksouri-Lahmari.


  • Résumé

    Les robots industriels représentent un moyen de production sophistiqués pour l'industrie manufacturière d'aujourd'hui. Ces manipulateurs sont plus agiles, plus flexibles et moins coûteux que les machines-outils spécialisées. L'exploitation de ces avantages fait l'objet d'une demande croissante de l'industrie. La dynamique de ces manipulateurs est soumise à des nombreuses sources d'imprécision. En effet les défauts de la chaîne de transmission, ou encore les éléments de liaisons peuvent être le siège de déformations et de vibrations dégradant sensiblement leur précision. Ces phénomènes physiques sont d'autant plus difficiles à compenser que seul un sous ensemble des états du système est mesuré par les codeurs moteurs. La structure de commande industrielle actuelle d'un robot n'agit donc pas directement sur ces phénomènes. Il est nécessaire alors de progresser sur le front de l'amélioration de la précision par l'adaptation de la commande à ces nouvelles exigences. Un état de l'art met en évidence un manque de travaux qui traitent de l'élaboration d'anticipations adaptées aux axes d'un robot et intégrant les phénomènes de déformation. En outre, la planification de trajectoire n'est classiquement pas remise en cause et peu évoquée. Elle représente pourtant un moyen d'action éprouvé afin d'améliorer les performances dynamiques en suivi de profil. L'approche proposée dans ce mémoire se veut une alternative à ces méthodes. Elle est basée sur une exploitation d'un modèle dynamique représentatif et détaillé. Il intègre les principaux phénomènes physiques mis en évidence tels que les effets de la gravité, les systèmes mécaniques de compensation, les forces de frottement et la flexibilité articulaire. Cette modélisation associée à des méthodes d'identification expérimentale est exploitée afin de déduire une structure de commande. Elle permet la réduction des déformations élastiques et des vibrations par une action sur la précommande et sur la loi de mouvement adaptée. Ainsi, nous introduisons une méthode d'estimation non asymptotique appliquée en robotique, afin d'estimer rapidement les paramètres vibratoires de ce dernier et contribue à une réactualisation des modèles exploités. Des résultats expérimentaux montrent que cette méthodologie mène à une amélioration des performances de positionnement par rapport à la commande industrielle.

  • Titre traduit

    Contribution to dynamic modeling, identification and synthesis of control laws for flexible industrial robot.


  • Résumé

    Anthropomorphic robots are widely used in many fields of industry to carry out repetitive tasks such as pick and place, welding, assembling, and so on. Due to their flexibility and ability to perform complex tasks in a large workspace, industrial robots are finding their way to realize continuous operations. Then, high level pose accuracy is required to achieve a good path tracking. Unfortunately these systems were designed to have a good repeatability but not a good accuracy. The dynamics of these manipulators is subject to many sources of inaccuracy. Indeed, friction, kinematic errors and joint flexibilities may be the seat of deformation and vibration which degrade the position performance. These physical phenomena are even more difficult to manage even only a subset of states of the system is measured by motor encoders. Hence, the structure of current industrial control does not act directly on these phenomena. Nevertheless, there is a growing interest from industry for an improved path tracking accuracy with standard robots controllers. A state of the art highlights a lack of works considering the development of expectations adapted to the axes of an industrial robot and incorporating deformation phenomena. The approach proposed in this PhD. Thesis is meant to be an alternative to such techniques by proposing a methodology based on exploitation of detailed physical modeling and associated to experimental identification methods. This model incorporates the main highlighted physical phenomena. It is then exploited to obtain adapted control structures and tuning methods allowing enhancing the system's performance. It is integrated in our trajectory planner in order to realize a compensation scheme of joint errors. Thus, we introduce a new non-asymptotic estimation method applied in robotics, to on-line estimate the vibration parameters and to update operated models. Experimental results show that the proposed methodology leads to an improved motion control of the point-tool.


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