JPH07261853A - Vibration reduction device for robot - Google Patents

Vibration reduction device for robot

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Publication number
JPH07261853A
JPH07261853A JP5207794A JP5207794A JPH07261853A JP H07261853 A JPH07261853 A JP H07261853A JP 5207794 A JP5207794 A JP 5207794A JP 5207794 A JP5207794 A JP 5207794A JP H07261853 A JPH07261853 A JP H07261853A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
robot
axis
frequency
neural network
natural frequency
Prior art date
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Pending
Application number
JP5207794A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Matsuo Nose
松男 野瀬
Tamotsu Abe
保 阿部
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Komatsu Ltd
Original Assignee
Komatsu Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by Komatsu Ltd filed Critical Komatsu Ltd
Priority to JP5207794A priority Critical patent/JPH07261853A/en
Publication of JPH07261853A publication Critical patent/JPH07261853A/en
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Abstract

PURPOSE:To securely reduce vibration generated during the operation of a robot at low cost by removing from a control signal a frequency component corresponding to the natural vibration frequency of a robot shaft outputted from a neural network. CONSTITUTION:During the robot operation, a neural network arithmetic part 5 inputs target positions of respective robot shafts J1-J6 outputted from an inverse transformation arithmetic part 2 and sequentially calculates and outputs natural vibration frequencies fn1-fn6 of the respective robot shafts J1-J6. Then a variable notch filter arithmetic part 4 removes a frequency component in a specific range having its center frequency at a notch frequency fN from an inputted signal of a manipulated variable (v) while denoting the natural vibration frequency fn of the controlled system (robot shaft) as the notch frequency fN, and applies the result to a robot shaft driving source in sequence. Consequently, even if the robot attitude changes abruptly, that can be followed up and the vibration that the robot generates is securely removed.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、産業用ロボットの動作
中に発生する振動を低減する装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a device for reducing vibration generated during operation of an industrial robot.

【0002】[0002]

【従来の技術】一般に、ロボットの関節部には、図1に
示すように、大きなトルクを発生させるためにモータ7
とアーム10の間に減速機9が組み込まれている。そし
て、この減速機9の剛性が低いために、特に高速動作時
には振動が生じやすい。この振動の周波数は、制御系お
よび機械系を含めた全体の系の固有振動数である。
2. Description of the Related Art Generally, in order to generate a large torque, a motor 7 is provided in a joint portion of a robot as shown in FIG.
The reduction gear 9 is incorporated between the arm 10 and the arm 10. Since the speed reducer 9 has low rigidity, vibration is likely to occur particularly during high-speed operation. The frequency of this vibration is the natural frequency of the entire system including the control system and the mechanical system.

【0003】この固有振動数は、ロボットの姿勢によっ
て大きく変動する。したがって、上記高速動作時に発生
する振動の周波数も、ロボットがとる姿勢に応じて変化
する。
This natural frequency greatly varies depending on the posture of the robot. Therefore, the frequency of vibration generated during the high speed operation also changes according to the posture of the robot.

【0004】そこで、このようなロボットで発生する振
動を低減すべく、制御ループ内にノッチフィルタを設
け、制御信号から制御対象の固有振動数に対応する周波
数成分を除去することによって振動を抑制する試みがな
されている。この場合、ロボットがとる姿勢に応じてノ
ッチフィルタのノッチ周波数を変化させる必要がある。
この種の従来技術として、たとえば特開昭62―126
402号公報、特開昭62―226317号公報、特開
平1―304511号公報に記載されたものがある。
Therefore, in order to reduce the vibration generated in such a robot, a notch filter is provided in the control loop to suppress the vibration by removing the frequency component corresponding to the natural frequency of the controlled object from the control signal. Attempts are being made. In this case, it is necessary to change the notch frequency of the notch filter according to the posture taken by the robot.
As a conventional technique of this kind, for example, JP-A-62-126
No. 402, JP-A-62-226317, and JP-A-1-304511.

【0005】上記特開昭62―126402号公報で
は、まずXYステージの複数設定した位置での固有振動
数が予め計測され、この計測した固有振動数がROMに
格納される。そして、XYステージ動作中に、XYステ
ージの位置情報に応じて上記ROMから固有振動数が読
み出され、アナログスイッチによりノッチフィルタの周
波数が上記読み出された固有振動数に切り換えられる。
In the above-mentioned Japanese Patent Laid-Open No. 62-126402, first, the natural frequencies at a plurality of set positions of the XY stage are measured in advance, and the measured natural frequencies are stored in the ROM. Then, during the operation of the XY stage, the natural frequency is read from the ROM according to the position information of the XY stage, and the frequency of the notch filter is switched to the read natural frequency by the analog switch.

【0006】また、上記特開昭62―226317号公
報記載の技術は、機械の動作中に、位相同期回路を用い
て機械の振動数が検出され、可変ノッチフィルタの周波
数が上記検出した機械の振動数に変更されるというもの
である。
Further, in the technique described in Japanese Patent Laid-Open No. 62-226317, the frequency of the machine is detected during operation of the machine by using the phase-locking circuit, and the frequency of the variable notch filter is detected by the machine. The frequency is changed.

【0007】また、上記特開平1―304511号公報
記載の技術は、機械系の慣性モーメントを線形運動方程
式を用いて検出または同定する手段を持ち、慣性モーメ
ントの変動に応じて変化する固有振動数に対して、ノッ
チフィルタの周波数を追従変化させるというものであ
る。
Further, the technique described in Japanese Patent Laid-Open No. 1-304511 has a means for detecting or identifying the moment of inertia of a mechanical system by using a linear motion equation, and the natural frequency changes according to the change of the moment of inertia. On the other hand, the frequency of the notch filter is changed accordingly.

【0008】[0008]

【発明が解決しようとする課題】上記特開昭62―12
6402号公報の方式は、ノッチフィルタのノッチ周波
数が、予め用意された固有振動数に切り換えられるとい
うものであり、その切換えは離散的に行われる。このた
め、姿勢が急変し、固有振動数も急変するようなロボッ
トの場合、ノッチフィルタのノッチ周波数を、姿勢の変
化に正確に追従変化させることは困難を窮める。また、
ノッチ周波数を、より正確に追従変化させるためには、
予めROM内に多数のデータを用意しなければならず、
コスト上でも問題がある。さらに、この技術は、アナロ
グ回路を必要とするので、この点でもコストアップにな
る。
DISCLOSURE OF THE INVENTION Problems to be Solved by the Invention
The method of Japanese Patent No. 6402 is such that the notch frequency of the notch filter is switched to a natural frequency prepared in advance, and the switching is performed discretely. Therefore, in the case of a robot in which the posture suddenly changes and the natural frequency also suddenly changes, it is difficult to accurately change the notch frequency of the notch filter to follow the change in posture. Also,
In order to change the notch frequency more accurately,
Many data must be prepared in ROM beforehand,
There is also a cost problem. Further, this technique also requires an analog circuit, which also increases the cost.

【0009】また、上記特開昭62―226317号公
報の方式は、振動数を検出する必要があるため、ある程
度振動が持続されないと振動数を検出することができな
い。このため、振動が起きはじめた数周期は振動を抑制
することができないという問題がある。また、制御対象
の信号を検出するための回路が必要となるため、コスト
アップにもなる。
Further, in the method disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 62-226317, it is necessary to detect the vibration frequency. Therefore, the vibration frequency cannot be detected unless the vibration is maintained to some extent. Therefore, there is a problem that the vibration cannot be suppressed for several cycles when the vibration starts to occur. Further, since a circuit for detecting the signal to be controlled is required, the cost is increased.

【0010】また、上記特開平1―304511号公報
の方式は、線形運動方程式を用いて慣性モーメントから
固有振動数を求めるというものであるが、実際のロボッ
トは、減速機にロストモーション(低トルク領域では、
剛性が低い領域があり、これをロストモーションとい
う)があるため、慣性が同じでも姿勢によってバネ定数
が変わり、固有振動数も大きく変わってしまうという非
線形な特性を持っており、同公報記載の技術をそのまま
適用することができない。また、アームを集中質量系と
仮定しているが、実際は分布質量系であることから、正
確に固有振動数を求めることができないという問題もあ
る。
In the method disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 1-304511, the natural frequency is calculated from the moment of inertia using a linear motion equation. However, in an actual robot, the speed reducer has lost motion (low torque). In the area,
There is a region with low rigidity, and this is called lost motion.) Therefore, even if the inertia is the same, the spring constant changes depending on the posture, and the natural frequency also changes significantly, which is a non-linear characteristic. Cannot be applied as is. Further, although the arm is assumed to be a concentrated mass system, since it is actually a distributed mass system, there is a problem that the natural frequency cannot be accurately obtained.

【0011】本発明は、こうした従来技術の問題点を解
決するためになされたものであり、ロボットの動作中に
発生する振動を、コストをかけることなく確実に低減さ
せることができる振動低減装置を提供することを目的と
するものである。
The present invention has been made in order to solve the above-mentioned problems of the prior art, and provides a vibration reducing device capable of surely reducing the vibration generated during the operation of a robot without increasing the cost. It is intended to be provided.

【0012】[0012]

【課題を解決するための手段】そこで、この発明の主た
る発明では、ロボットの各軸ごとに設けられ、入力制御
信号に応じて当該ロボット軸を駆動するロボット軸駆動
源と、前記制御信号から前記ロボット軸の固有振動数に
対応する周波数成分を除去する信号処理手段とを有し、
該信号処理手段で信号処理された制御信号を前記ロボッ
ト軸駆動源に加えることにより、前記ロボット軸で発生
する振動を低減させるロボットの振動低減装置におい
て、前記ロボット各軸の現在位置を入力することによ
り、前記ロボット各軸の固有振動数を演算出力し、これ
を前記信号処理手段に加えるニューラルネットワークを
設け、該ニューラルネットワークから出力されるロボッ
ト軸の固有振動数に対応する周波数成分を、前記制御信
号から除去するようにしている。
Therefore, in the main invention of the present invention, a robot axis drive source which is provided for each axis of the robot and drives the robot axis according to an input control signal, and the control signal from Signal processing means for removing frequency components corresponding to the natural frequency of the robot axis,
In a vibration reduction apparatus for a robot that reduces a vibration generated in the robot axis by applying a control signal processed by the signal processing means to the robot axis drive source, inputting the current position of each axis of the robot. According to the above, a neural network for calculating and outputting the natural frequency of each axis of the robot and adding it to the signal processing means is provided, and the frequency component corresponding to the natural frequency of the robot axis output from the neural network is controlled by the control. I try to remove it from the signal.

【0013】[0013]

【作用】かかる構成によれば、ロボット動作中に、ロボ
ット各軸の現在位置がニューラルネットワークに逐次入
力され、ロボット各軸の固有振動数が逐次演算出力され
る。そして、このニューラルネットワークから逐次演算
出力されるロボット軸の固有振動数によって、その対応
する周波数成分が制御信号から逐次除去されてロボット
軸駆動源に逐次加えられる。この結果、たとえロボット
姿勢が急変したとしても、これに追従でき、ロボットで
発生する振動は、確実に低減される。
According to this structure, the current position of each axis of the robot is sequentially input to the neural network during the operation of the robot, and the natural frequency of each axis of the robot is sequentially calculated and output. Then, the corresponding frequency component is sequentially removed from the control signal by the natural frequency of the robot axis which is sequentially calculated and output from the neural network, and is sequentially added to the robot axis drive source. As a result, even if the robot posture changes suddenly, it can be followed, and the vibration generated in the robot can be reliably reduced.

【0014】[0014]

【実施例】以下、図面を参照して本発明に係るロボット
の振動低減装置の実施例について説明する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENT An embodiment of a vibration reducing apparatus for a robot according to the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0015】図1は、実施例装置を示すブロック図であ
る。なお、実施例では、図6に示すJ1ないしJ6の6
軸からなる垂直多関節ロボット13で発生する振動を低
減する場合を想定している。
FIG. 1 is a block diagram showing the apparatus of the embodiment. In the embodiment, 6 of J1 to J6 shown in FIG.
It is assumed that the vibration generated in the vertical articulated robot 13 composed of axes is reduced.

【0016】目標軌道演算部1は、ロボット13のアー
ム先端の目標軌道rdを演算するものであり、演算され
た先端目標軌道rdは、逆変換演算部2に入力される。
逆変換演算部2では、入力された先端目標軌道rd上の
位置が、ロボット13の各軸J1〜J6の目標位置θd
(θd1〜θd6)に変換され、ロボット軸ごとに設けられ
たサーボ制御演算部3にそれぞれ出力される。図1にお
いて、破線で囲まれた部分、つまりサーボ制御演算部
3、可変ノッチフィルタ演算部4、サーボアンプ6、モ
ータ7、位置検出器8、減速機9およびアーム10は、
ロボット軸J1、J2…ごとに設けられている。サーボ
制御演算部3では、目標位置θdと位置検出器8で検出
されるロボット軸の現在位置θとの偏差に基づいて、サ
ーボ制御演算が行われ操作量vが演算され、これが可変
ノッチフィルタ演算部4に加えられる。
The target trajectory calculation unit 1 calculates a target trajectory rd of the arm tip of the robot 13, and the calculated tip target trajectory rd is input to the inverse transformation calculation unit 2.
In the inverse conversion calculation unit 2, the input position on the tip target trajectory rd is the target position θd of each axis J1 to J6 of the robot 13.
It is converted into (θd1 to θd6) and is output to the servo control calculation unit 3 provided for each robot axis. In FIG. 1, the part surrounded by the broken line, that is, the servo control calculation unit 3, the variable notch filter calculation unit 4, the servo amplifier 6, the motor 7, the position detector 8, the speed reducer 9, and the arm 10 are
It is provided for each of the robot axes J1, J2 .... In the servo control calculation unit 3, servo control calculation is performed based on the deviation between the target position θd and the current position θ of the robot axis detected by the position detector 8 to calculate the operation amount v, which is the variable notch filter calculation. Added to Part 4.

【0017】可変ノッチフィルタ演算部4では、制御対
象(ロボット軸)の固有振動数fnをノッチ周波数fNと
して、入力された操作量vの信号から、上記ノッチ周波
数fNを中心周波数とする所定範囲の周波数成分を除去
する処理が行われる。可変ノッチフィルタ演算部4で信
号処理された操作量v*はサーボアンプ6に出力され
る。
In the variable notch filter calculation unit 4, the natural frequency fn of the controlled object (robot axis) is used as the notch frequency fN, and the notch frequency fN is used as the center frequency in a predetermined range from the input signal of the operation amount v. Processing for removing frequency components is performed. The manipulated variable v * signal-processed by the variable notch filter calculation unit 4 is output to the servo amplifier 6.

【0018】サーボアンプ6は、入力された操作量v*
に応じた駆動信号をモータ7を加え、該モータ7を駆動
させる。このため、モータ7の駆動力が減速機9に伝達
され、アーム10が駆動される。
The servo amplifier 6 receives the input operation amount v *
The motor 7 is applied with a drive signal according to the above, and the motor 7 is driven. Therefore, the driving force of the motor 7 is transmitted to the speed reducer 9 and the arm 10 is driven.

【0019】ニューラルネットワーク演算部5は、逆変
換演算部2から出力されるロボット各軸J1〜J6の目
標位置θd1〜θd6を入力とし、後述する演算が行われて
ロボット各軸J1〜J6の固有振動数fn1〜fn6を出力
するものである。
The neural network operation unit 5 receives the target positions θd1 to θd6 of the robot axes J1 to J6 output from the inverse transformation operation unit 2 as input, and performs the operation described later to uniquely identify the robot axes J1 to J6. The frequencies fn1 to fn6 are output.

【0020】ニューラルネットワーク演算部5で演算出
力されるロボット各軸J1〜J6の固有振動数fn1〜f
n6は、それぞれ対応するロボット軸の可変ノッチフィル
タ演算部4に入力される。
The natural frequencies fn1 to f of the robot axes J1 to J6 calculated and output by the neural network calculation unit 5
n6 is input to the variable notch filter calculation units 4 of the corresponding robot axes.

【0021】可変ノッチフィルタ演算部4では、上述し
たように、入力された固有振動数fnに応じて中心周波
数fNを変化させる処理を行う。
As described above, the variable notch filter calculation unit 4 changes the center frequency fN according to the input natural frequency fn.

【0022】図2は、図1に示すニューラルネットワー
ク演算部5の構成を示している。
FIG. 2 shows the configuration of the neural network operation unit 5 shown in FIG.

【0023】同図2に示すように、ニューラルネットワ
ーク演算部5は、入力層、中間層、出力層の3層からな
っており、実施例で想定している6軸ロボット13の場
合は、各軸J1〜J6の目標位置θd1〜θd6を入力とし
て、各軸J1〜J6の固有振動数fn1〜fn6が演算、出
力される。
As shown in FIG. 2, the neural network operation unit 5 is composed of three layers of an input layer, an intermediate layer, and an output layer. In the case of the 6-axis robot 13 assumed in the embodiment, The target positions θd1 to θd6 of the axes J1 to J6 are input, and the natural frequencies fn1 to fn6 of the axes J1 to J6 are calculated and output.

【0024】しかし、実際には、すべての軸について固
有振動数の変動が問題となるわけではなく、図6に示す
ロボット13の場合、第1軸であるJ1軸および第2軸
であるJ2軸の固有振動数の変動が大きいので、この2
軸についてのみニューラルネットワークを用いて固有振
動数を求めることができれば十分である。
However, in practice, the fluctuation of the natural frequency does not pose a problem for all the axes, and in the case of the robot 13 shown in FIG. 6, the first axis is the J1 axis and the second axis is the J2 axis. Since the fluctuation of the natural frequency of
It is sufficient if the natural frequency can be obtained using a neural network only for the axes.

【0025】図3は、J1軸およびJ2軸のみの固有振
動数fn1、fn2を演算するニューラルネットワーク演算
部5の構成を示しており、入力層は3ユニット、中間層
は4ユニット、出力層は2ユニットとなっている。
FIG. 3 shows the configuration of the neural network operation unit 5 for calculating the natural frequencies fn1 and fn2 of only the J1 axis and the J2 axis. The input layer is 3 units, the intermediate layer is 4 units, and the output layer is There are 2 units.

【0026】入力層の演算は次式(1)のようにして行
われる。
The calculation of the input layer is performed by the following equation (1).

【0027】 z1i={θd2、θd3、θd5} (i=1〜3) …(1) そして、中間層の演算は次式(2)のようにして行われ
る。
Z1i = {θd2, θd3, θd5} (i = 1 to 3) (1) Then, the calculation of the intermediate layer is performed by the following equation (2).

【0028】 u2j=φ2j1・z11+φ2j2・z12+φ2j3・z13―th2j (j=1〜4) …(2) z2j=1/{1+exp(―u2j)} (j=1〜4) …(3) そして、出力層の演算は次式(3)のようにして行われ
る。
U2j = φ2j1 · z11 + φ2j2 · z12 + φ2j3 · z13-th2j (j = 1 to 4) (2) z2j = 1 / {1 + exp (-u2j)} (j = 1 to 4) (3) and output The calculation of layers is performed as in the following equation (3).

【0029】 fnk=φ3k1・z21+φ3k2・z22+φ3k3・z23 +φ3k4・z24―th3k (k=1〜2) …(4) ここで、z1iは、入力層iユニットの出力、z2jは、中
間層jユニットの出力、th2jは中間層jユニットのし
きい値、th3kは出力層kユニットのしきい値を表して
いる。また、φ2は、入力層と中間層のユニット間の結
合の重みを、φ3は、中間層と出力層のユニット間の結
合の重みを表し、たとえばφ2j1は、入力層1ユニット
と中間層jユニット間の結合の重みを表すものである。
Fnk = φ3k1 · z21 + φ3k2 · z22 + φ3k3 · z23 + φ3k4 · z24-th3k (k = 1 to 2) (4) where z1i is the output of the input layer i unit and z2j is the output of the intermediate layer j unit. , Th2j are threshold values of j units in the intermediate layer, and th3k are threshold values of k units in the output layer. Further, φ2 represents the weight of the coupling between the units of the input layer and the intermediate layer, and φ3 represents the weight of the coupling between the units of the intermediate layer and the output layer. For example, φ2j1 represents the unit of the input layer 1 and the unit of the intermediate layer j. It represents the weight of connection between them.

【0030】なお、入力層、中間層のユニット数は、演
算量や要求精度の兼ね合いから決定されるものであり、
上述のものに限定されるわけではない。
The number of units in the input layer and the intermediate layer is determined in consideration of the amount of calculation and required accuracy.
It is not limited to the above.

【0031】このようにニューラルネットワークによっ
て固有振動数を演算するようにすれば、煩雑な解析や演
算式を使うこともなく、非線形特性の強いロボットであ
ってもその特性を正確にモデル化することができ、しか
も簡単な式で演算することができる。このため、特別に
CPUを設けることなく装置の具現が可能であり、低コ
スト化が図られる。
If the natural frequency is calculated by the neural network as described above, it is possible to accurately model the characteristics of a robot having a strong non-linear characteristic without using complicated analysis and arithmetic expressions. It is possible to calculate with a simple formula. Therefore, the device can be realized without specially providing a CPU, and the cost can be reduced.

【0032】さて、図4は、図1の可変ノッチフィルタ
演算部4をディジタルフィルタによって構成した場合を
示している。
Now, FIG. 4 shows a case where the variable notch filter operation unit 4 of FIG. 1 is configured by a digital filter.

【0033】同図4において、Dは、信号を1サンプリ
ング遅延させる処理を表す。また、a1、a2、b0、b
1、b2は、ノッチフィルタの係数を表し、各軸の固有振
動数の関数となっている。
In FIG. 4, D represents a process of delaying the signal by one sampling. Also, a1, a2, b0, b
1 and b2 represent the coefficients of the notch filter, which is a function of the natural frequency of each axis.

【0034】したがって、可変ノッチフィルタ演算部4
では、まずニューラルネットワーク演部5の出力である
各軸の固有振動数fnkを用いて、ノッチフィルタの係数
a1、a2、b0、b1、b2が演算され、しかる後ノッチ
フィルタの演算が行われる。ノッチフィルタ係数の演算
は、次式(5)〜(11)のようにして行われる。ただ
し、以下「S(X)」とあるのは、「Xの2乗」を意味
するものと定義する。
Therefore, the variable notch filter calculation unit 4
Then, first, the natural frequency fnk of each axis, which is the output of the neural network rendering unit 5, is used to calculate the coefficients a1, a2, b0, b1, b2 of the notch filter, and then the notch filter is calculated. The notch filter coefficient calculation is performed as in the following equations (5) to (11). However, hereinafter, "S (X)" is defined as "X squared".

【0035】 a1=(―2・S(ωnk)+2)/A …(5) a2=(―1+ωnk/Q―S(ωnk))/A …(6) b0=(1+S(ωnk))/A …(7) b1=(2・S(ωnk)―2)/A …(8) b2=(1+S(ωnk))/A …(9) A=1+ωnk/Q+S(ωnk) …(10) ωnk=2・π・fnk (k=1〜2) …(11) 以上のように、ニューラルネットワーク5で正確に求め
られた固有振動数fnkに応じてノッチフィルタ4の係数
a1、a2、b0、b1、b2が逐次演算され、これにより
可変ノッチフィルタ4の中心周波数fNが逐次変化され
る。このため、ロボットのあらゆる姿勢での振動低減が
可能となる。
A1 = (− 2 · S (ωnk) +2) / A (5) a2 = (− 1 + ωnk / Q−S (ωnk)) / A (6) b0 = (1 + S (ωnk)) / A (7) b1 = (2 · S (ωnk) −2) / A (8) b2 = (1 + S (ωnk)) / A (9) A = 1 + ωnk / Q + S (ωnk) (10) ωnk = 2 · π · fnk (k = 1 to 2) (11) As described above, the coefficients a1, a2, b0, b1 of the notch filter 4 are determined according to the natural frequency fnk accurately obtained by the neural network 5. b2 is sequentially calculated, whereby the center frequency fN of the variable notch filter 4 is sequentially changed. For this reason, it is possible to reduce vibration in all postures of the robot.

【0036】つぎに、ニューラルネットワークを学習す
るプロセスについて図5を参照して説明する。図5の装
置は、ロボット13の出荷時等において、ニューラルネ
ットワークの学習を行うための装置であり、教示点位置
記憶部11、速度指令演算部12は、具体的にはロボッ
トコントラーラであり、データ処理装置15は、具体的
にはパーソナルコンピュータである。また、加速度計1
4は、図6に示すようにロボット13のアームに装着さ
れる。図5の装置による学習は、個々のロボット13に
つき予め1回行っておけばよい。
Next, the process of learning the neural network will be described with reference to FIG. The apparatus of FIG. 5 is an apparatus for learning the neural network when the robot 13 is shipped, and the teaching point position storage unit 11 and the speed command calculation unit 12 are specifically robot controllers. The data processing device 15 is specifically a personal computer. Also, the accelerometer 1
4 is attached to the arm of the robot 13 as shown in FIG. The learning by the device of FIG. 5 may be performed once for each robot 13.

【0037】図5の装置では、まず、教示点位置記憶部
11からロボット13の各軸の目標位置が読み出され、
該位置へロボット13を位置決めする。つぎに、速度指
令演算部12においてロボット13に振動を励起させる
ためのステップ状の速度信号が生成され、これがモータ
7(図1)に加えられる。この結果、ロボット13にお
いて振動が励起される。
In the apparatus of FIG. 5, first, the target position of each axis of the robot 13 is read from the teaching point position storage unit 11,
The robot 13 is positioned at the position. Next, the speed command calculation unit 12 generates a stepwise speed signal for exciting the robot 13 to vibrate, and this is applied to the motor 7 (FIG. 1). As a result, vibration is excited in the robot 13.

【0038】ロボット13で発生した振動は、加速度計
14によって計測され、計測信号がデータ処理装置15
に入力される。データ処理装置15では、振動の計測デ
ータに基づいて各軸J1、J2の固有振動数f1、f2が
演算され、これら演算された振動数f1、f2を、ニュー
ラルネットワーク5の「教師信号」とする。
The vibration generated by the robot 13 is measured by the accelerometer 14, and the measurement signal is sent to the data processor 15.
Entered in. In the data processing device 15, the natural frequencies f1 and f2 of the axes J1 and J2 are calculated based on the vibration measurement data, and the calculated frequencies f1 and f2 are used as the "teaching signal" of the neural network 5. .

【0039】さらに、教示点位置記憶部11からは、上
述したようにして読み出された位置とは異なる位置が読
み出され、同様の計測が繰返し行われる。
Further, a position different from the position read as described above is read from the teaching point position storage unit 11, and the same measurement is repeated.

【0040】ここで、記憶部11の位置データは、多け
れば多いほど、また、それぞれの位置が異なっていれば
いるほど、ニューラルネットワーク5のモデルとしての
同定範囲が広くなる。
Here, the more the position data in the storage unit 11 is, and the different the respective positions are, the wider the identification range as the model of the neural network 5 is.

【0041】つぎに、教示点位置記憶部11から、前記
位置決めされたロボット13の各軸の目標位置のうち、
J2、J3およびJ5軸の目標位置θd2、θd3およびθ
d5がニューラルネットワーク5へ入力され、前述したよ
うに各軸J1、J2の固有振動数fn1、fn2が演算され
る。そして、これら演算された固有振動数fn1、fn2
と、上記教師信号である固有振動数f1、f2との誤差ε
1、ε2がそれぞれ演算される。この誤差は上述したよう
に、複数回計測された回数個得られる。そして、これら
の誤差の2乗総和ΣS(ε1)、ΣS(ε2)の和である
ΣS(ε1)+ΣS(ε2)が所定のしきい値以下になる
までニューラルネットワーク5のユニット間の結合の重
みを変化させて、教師信号とニューラルネットワークの
出力との誤差を演算する処理を繰返し行う。
Next, from the teaching point position storage section 11, among the target positions of the respective axes of the robot 13 thus positioned,
J2, J3 and J5 axis target positions θd2, θd3 and θ
d5 is input to the neural network 5, and the natural frequencies fn1 and fn2 of the axes J1 and J2 are calculated as described above. Then, these calculated natural frequencies fn1 and fn2
And the error ε between the natural frequencies f1 and f2 which are the above-mentioned teacher signals
1 and ε2 are calculated respectively. As described above, this error is obtained a number of times measured a plurality of times. Then, the weight of the connection between the units of the neural network 5 is reduced until ΣS (ε1) + ΣS (ε2), which is the sum of the square sums ΣS (ε1) and ΣS (ε2) of these errors, becomes equal to or less than a predetermined threshold value. Is changed and the process of calculating the error between the teacher signal and the output of the neural network is repeated.

【0042】なお、ニューラルネットワーク5の重みを
変化させる方法は、たとえばバックプロパゲーションと
呼ばれるアルゴリズムを用いることができる。
As a method of changing the weight of the neural network 5, for example, an algorithm called back propagation can be used.

【0043】以上の学習は、出荷時に予め1回行ってお
けば十分であるが、経年変化が起きた時は、客先で実施
するようにしてもよい。また、学習はすべて自動で行わ
れるので、調整がきわめて簡単である。
It is sufficient to carry out the above learning once at the time of shipment, but when a secular change occurs, it may be carried out by the customer. In addition, since learning is all automatic, adjustment is extremely easy.

【0044】なお、実施例では、ニューラルネットワー
クへの入力をロボット各軸の目標位置としているが、位
置検出器8の出力θでもよく、アーム先端の目標軌道で
もよい。
Although the input to the neural network is the target position of each axis of the robot in the embodiment, it may be the output θ of the position detector 8 or the target trajectory of the arm tip.

【0045】また、実施例では、ロボット姿勢に応じて
振動を低減させるべく、固有振動数fnに応じてノッチ
フィルタの中心周波数fNを変化させるようにしている
が、可変ローパスフィルタを用いてもよく、固有振動数
fnに応じてローパスフィルタのカットオフ周波数を変
化させることにより、振動を低減させるようにしてもよ
い。
In the embodiment, the center frequency fN of the notch filter is changed according to the natural frequency fn in order to reduce the vibration according to the robot posture, but a variable low pass filter may be used. Alternatively, the vibration may be reduced by changing the cutoff frequency of the low-pass filter according to the natural frequency fn.

【0046】[0046]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
ニューラルネットワークを用いることにより、煩雑な解
析や式を必要とせず、非線形特性の強いロボットの特性
を正確にモデル化でき、ロボット各軸の固有振動数を正
確に求めることができるので、ロボット各軸の位置をニ
ューラルネットワークに入力してロボット各軸の固有振
動数を逐次演算し、この演算した固有振動数に対応する
周波数成分を制御信号の中から除去することで、ロボッ
トの姿勢がたとえ急変したとしても、ロボットで発生す
る振動を確実に低減させることができる。
As described above, according to the present invention,
By using a neural network, it is possible to accurately model the characteristics of a robot with strong non-linear characteristics without requiring complicated analysis and formulas, and to accurately determine the natural frequency of each axis of the robot. The position of the robot is input to the neural network, the natural frequencies of each axis of the robot are sequentially calculated, and the frequency component corresponding to the calculated natural frequency is removed from the control signal. Even in this case, the vibration generated by the robot can be surely reduced.

【0047】また、ニューラルネットワークは、簡単な
式で演算することができるので、特別にCPUを設ける
ことなく装置を具現でき、コストの低減が図られる。
Further, since the neural network can be operated by a simple formula, the device can be realized without providing a special CPU and the cost can be reduced.

【0048】この結果、ロボットの動作中に発生する振
動を、コストをかけることなく確実に低減させることが
できる振動低減装置を市場に提供することができる。
As a result, it is possible to provide the market with a vibration reducing apparatus which can surely reduce the vibration generated during the operation of the robot without increasing the cost.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】図1は、本発明に係るロボットの振動低減装置
の実施例の構成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a vibration reducing apparatus for a robot according to the present invention.

【図2】図2は図1に示すニューラルネットワーク演算
部の構成を示す図である。
FIG. 2 is a diagram showing a configuration of a neural network operation unit shown in FIG.

【図3】図3は図1に示すニューラルネットワーク演算
部の構成を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing a configuration of a neural network operation unit shown in FIG.

【図4】図4は、図1に示す可変ノッチフィルタ演算部
の構成を示す、ブロック図である。
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a variable notch filter calculation unit shown in FIG.

【図5】図5は図1に示すニューラルネットワーク演算
部の学習を行うための装置の構成を示すブロック図であ
る。
5 is a block diagram showing a configuration of an apparatus for performing learning of the neural network operation unit shown in FIG.

【図6】図6は実施例に適用される6軸ロボットの外観
を示す斜視図である。
FIG. 6 is a perspective view showing the appearance of a 6-axis robot applied to the embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

4 可変ノッチフィルタ演算部 5 ニューラルネットワーク演算部 4 Variable notch filter calculator 5 Neural network calculator

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 G05B 19/18 G05D 3/12 305 V // F16F 15/02 Z 9138−3J ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Internal reference number FI technical display location G05B 19/18 G05D 3/12 305 V // F16F 15/02 Z 9138-3J

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 ロボットの各軸ごとに設けられ、入
力制御信号に応じて当該ロボット軸を駆動するロボット
軸駆動源と、前記制御信号から前記ロボット軸の固有振
動数に対応する周波数成分を除去する信号処理手段とを
有し、該信号処理手段で信号処理された制御信号を前記
ロボット軸駆動源に加えることにより、前記ロボット軸
で発生する振動を低減させるロボットの振動低減装置に
おいて、 前記ロボット各軸の現在位置を入力することにより、前
記ロボット各軸の固有振動数を演算出力し、これを前記
信号処理手段に加えるニューラルネットワークを設け、 該ニューラルネットワークから出力されるロボット軸の
固有振動数に対応する周波数成分を、前記制御信号から
除去するようにしたロボットの振動低減装置。
1. A robot axis drive source which is provided for each axis of the robot and drives the robot axis according to an input control signal, and a frequency component corresponding to the natural frequency of the robot axis is removed from the control signal. A vibration reducing device for a robot for reducing vibration generated in the robot axis by applying a control signal processed by the signal processing means to the robot axis drive source. By inputting the current position of each axis, a natural frequency of each axis of the robot is calculated and output, and a neural network for adding this to the signal processing means is provided, and the natural frequency of the robot axis output from the neural network. A vibration reduction device for a robot, wherein a frequency component corresponding to is removed from the control signal.
【請求項2】 前記信号処理手段は、ノッチフィル
タであり、前記ニューラルネットワークから出力される
ロボット軸の固有振動数に応じてノッチ周波数が変化さ
れる請求項1記載のロボットの振動低減装置。
2. The vibration reducing apparatus for a robot according to claim 1, wherein the signal processing means is a notch filter, and the notch frequency is changed according to the natural frequency of the robot axis output from the neural network.
【請求項3】 前記ロボット軸を所定の駆動位置に
位置決めする位置決め手段と、 前記位置決め手段によって位置決めされた駆動位置にお
いて前記ロボット軸に振動を励起させるための制御信号
を生成し、これをロボット軸駆動源に出力する信号生成
手段と、 前記ロボット軸で発生する振動を計測することにより、
前記ロボット軸の固有振動数を検出する検出手段と、 前記位置決め手段によって位置決めされた駆動位置を入
力として前記ニューラルネットワークによって演算出力
される固有振動数と前記検出手段の検出固有振動数との
誤差を、ロボット各軸ごとに演算する演算手段と、 異なる複数の駆動位置について前記演算手段によって演
算された誤差の2乗総和が、所定値以下になるまで前記
ニューラルネットワークのユニット間の結合の重みを変
化させる処理を繰返し行わせる制御手段とを、さらに具
えた請求項1記載のロボットの振動低減装置。
3. A positioning means for positioning the robot shaft at a predetermined driving position, and a control signal for exciting vibrations in the robot shaft at the driving position positioned by the positioning means. By generating a signal generating means for outputting to the drive source, and measuring the vibration generated in the robot axis,
A detection unit that detects the natural frequency of the robot axis, and an error between the natural frequency that is arithmetically output by the neural network using the drive position positioned by the positioning unit as an input and the detected natural frequency of the detection unit. , A calculating means for calculating each axis of the robot, and a weight of coupling between the units of the neural network is changed until the sum of squares of the errors calculated by the calculating means for a plurality of different driving positions becomes a predetermined value or less. The vibration reduction apparatus for a robot according to claim 1, further comprising: a control unit configured to repeatedly perform the process.
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