МЕХАТРОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ МАНИПУЛЯТОРА ПРИ ОКРАСКЕ ИЗДЕЛИЙ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается разработка и моделирование мехатронной системы управления движением манипулятора, предназначенного для автоматизированной окраски изделий. Основное внимание уделено обеспечению точного соблюдения траектории распыления краски с учетом формы и положения объектов в рабочей зоне. Представлен подход, основанный на использовании систем технического зрения и программируемого логического управления (ПЛК), обеспечивающий адаптацию траектории в режиме реального времени. Описаны алгоритмы движения, обеспечивающие постоянное поддержание оптимального угла и расстояния между краскопультом и окрашиваемой поверхностью. Результаты моделирования показывают повышение точности и устойчивости системы при окраске сложных геометрических объектов.

ABSTRACT

The article discusses the development and modeling of a mechatronic motion control system for a manipulator designed for automated painting of products. The main focus is on ensuring precise adherence to the paint spraying trajectory, taking into account the shape and position of objects in the working area. An approach based on the use of machine vision systems and programmable logic control (PLC) is presented, ensuring trajectory adaptation in real time. Motion algorithms are described that ensure constant maintenance of the optimal angle and distance between the spray gun and the surface being painted. The simulation results show an increase in the accuracy and stability of the system when painting complex geometric objects.

Ключевые слова: мехатронная система, управление движением, промышленный манипулятор, автоматическая окраска, система технического зрения, ПЛК, адаптивное управление, траектория распыления, ROS, моделирование, индустрия 4.0, роботизированный комплекс.

Keywords: mechatronic system, motion control, industrial manipulator, automatic painting, machine vision system, PLC, adaptive control, spray trajectory, ROS, modeling, industry 4.0, robotic complex.

Введение. Современное машиностроение и автоматизация производства всё активнее используют мехатронные и робототехнические системы для выполнения технологических операций, ранее требовавших ручного труда. Одним из таких направлений является автоматическая окраска изделий, где требуется высокая точность и повторяемость траектории распыления. В условиях серийного и мелкосерийного производства особенно важным становится внедрение гибких систем управления, способных адаптироваться к различным формам и позициям объектов. Мехатронная система управления движением манипулятора позволяет обеспечить непрерывное регулирование положения распылителя в реальном времени с использованием систем технического зрения, алгоритмов коррекции траектории и программируемых логических контроллеров. Целью данной работы является проектирование и моделирование такой системы с использованием современных фреймворков, таких как ROS (Robot Operating System), и внедрение её в производственные процессы в рамках концепции Индустрии 4.0..

Результаты. В результате моделирования и испытаний разработанной мехатронной системы управления движением манипулятора были получены следующие результаты:

1. Формирование траектории движения

Система успешно определяет положение изделия в рабочей зоне при помощи камеры глубины (RGB-D) и генерирует траекторию на основе облака точек. Траектория адаптируется в реальном времени в зависимости от формы и расположения объекта.

Для описания движения точки TCP (Tool Center Point) применена следующая формула параметрической траектории в трёхмерном пространстве:

где:

— положение TCP в момент времени ttt,

 — начальная координата,

— проекции скорости на соответствующие оси.

2. Поддержание угла наклона сопла

Для обеспечения равномерного нанесения краски система поддерживает постоянный угол между осью сопла и нормалью к поверхности. Отклонение не превышает:

Это позволяет избежать полос и налётов краски при движении по сложной геометрии.

3. Контроль скорости и расстояния

Оптимальная скорость нанесения краски в пределах:

а оптимальное расстояние от сопла до поверхности:

Эти параметры обеспечиваются путём ПИД-регулирования перемещений:

где

 4. Блок-схема системы

Блок-схема управления покрасочным манипулятором

5. Сравнительный анализ

Таблица 1.

Сравнительный анализ

Проведённое исследование показало, что традиционные системы управления промышленными манипуляторами в покрасочных операциях сталкиваются с рядом ограничений: необходимость ручной перенастройки при изменении геометрии изделия, высокая чувствительность к неточностям позиционирования и неэффективный расход краски. Предложенная мехатронная система управления с элементами технического зрения и автоматической генерации траектории решает эти проблемы благодаря:

- использованию адаптивного алгоритма планирования движения,

- обратной связи по положению изделия в реальном времени,

- поддержанию оптимальных параметров покраски (скорость, угол, расстояние),

- интеграции в среду моделирования ROS, что даёт возможность проводить виртуальные тесты до физического внедрения.

Экспериментальное моделирование показало значительное улучшение точности позиционирования (с ±3,5 мм до ±0,8 мм) и сокращение времени перенастройки с 45 до 10 минут. Также было отмечено уменьшение расхода краски и повышение однородности покрытия. При этом система продемонстрировала устойчивую работу даже при случайных изменениях положения изделия в рабочей зоне, что особенно важно для мелкосерийного и индивидуального производства.

В условиях стремительного развития современных производственных технологий и требований к качеству продукции автоматизация операций нанесения покрытий становится неотъемлемой частью индустриального прогресса. Проведённая работа продемонстрировала, что внедрение мехатронной системы управления движением манипулятора, основанной на принципах адаптивности, технического зрения и цифрового моделирования, позволяет существенно повысить эффективность покрасочных процессов.

Разработанная система обеспечивает автоматическое определение положения изделия в пространстве и формирование оптимальной траектории движения инструмента, что особенно важно при работе с изделиями сложной формы или при их случайном размещении в рабочей зоне. Использование ROS как среды моделирования и управления, вкупе с камерами глубины и алгоритмами машинного зрения, позволило реализовать интеллектуальную адаптацию поведения системы в реальном времени, без необходимости ручного программирования каждого нового изделия.

Анализ экспериментальных данных показал, что предлагаемая система значительно снижает погрешности позиционирования манипулятора, повышает точность и повторяемость траектории, а также снижает расход лакокрасочных материалов за счёт более равномерного нанесения покрытия. Особенно примечательно, что достигается высокая технологическая гибкость — система способна к быстрой переналадке при изменении ассортимента продукции, что делает её особенно эффективной в условиях мелкосерийного и индивидуального производства.

Список литературы:

1. Якимчук А.В. Разработка гибкой робототехнической системы для нанесения покрытий // StudNet, №10/2020.
2. Умнов В.П., Кобзев А.А. Промышленные роботы и мехатронные системы: монтаж, наладка, испытания и обслуживание. — Владимир: ВлГУ, 2021.
3. Зулунов Р. М., Каюмов А. М. Идентификация и сортировка текстиля для автоматизированной обработки с помощью ближней инфракрасной спектроскопии //Universum: технические науки. – 2024. – Т. 1. – №. 3 (120). – С. 38-41.
4. Каюмов А. М. Определение параметров испытаний в зависимости от типа трикотажного полотна //Universum: технические науки. – 2025. – Т. 3. – №. 3 (132). – С. 30-32..
5. Шарибаев Н. Ю., Каюмов А. М. Численная оценка формосохраняющих свойств тканей посредством анализа изображений //Universum: технические науки. – 2024. – Т. 4. – №. 3 (120). – С. 33-36.
6. Muminjonovich K. A. Creating mathematical models to identify defects in textile machinery fabric //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 257-261.
7. Xayitov A., Kayumov A. Current and future challenges of soft-ware engineering for android applications //Conference on Digital Innovation:" Modern Problems and Solutions".–2023.