Методи ідентифікації параметрів руху елементів каркасних конструкцій

Abstract

Дисертацію присвячено розробленю методів ідентифікації параметрів руху елементів каркасних конструкцій на основі сферичних паралельних механізмів (СПМ) та їх програмно-апаратній реалізації в системах керування. У першому розділі проведено аналіз механізмів паралельної структури (МПС), їх типів, класифікації та принципів побудови. Розглянуто традиційні класифікаційні підходи за структурою кінематичних ланцюгів, методом перетворення рухів, типом кінематичних пар, кінематичною топологією та розташуванням приводів. Визначено, що основними галузями застосування МПС є аерокосмічна техніка, транспортні засоби, медичне обладнання, робототехнічні та вимірювальні системи, спортивні тренажери, сонячні трекери. Проаналізовано методи математичного моделювання маніпуляторів, зокрема метод замкнутого векторного контуру та метод перетворення координат, а також технічні засоби реалізації систем керування, серед яких сенсорні системи, обчислювальні платформи реального часу, виконавчі приводи та інтерфейси зв'язку. Розглянуто методи ідентифікації параметрів руху МПС до яких відносяться оптичне, інерціальне, магнітне відстеження, візуально-інерціальне злиття даних та модельно-орієнтоване відстеження. Обґрунтовано доцільність застосування гібридних методів, що поєднують сенсорні дані з математичними моделями та необхідність розроблення спеціалізованого програмного забезпечення для СПМ. У другому розділі розроблено математичну модель сферичного паралельного механізму, що охоплює геометричний опис прототипу, модель орієнтації платформи на основі матричних перетворень, інкрементальний підхід до визначення кутового положення, врахування геометричних та кінематичних обмежень. Запропоновано багатокроковий алгоритм фільтрації для вибору єдиної фізично допустимої конфігурації механізму з-поміж множини можливих розв'язків систем нелінійних рівнянь. Розроблено методику визначення робочої області СПМ на основі послідовного аналізу просторових положень платформи та розв'язання задачі оберненої кінематики. Проведено розрахунковий експеримент для типових траєкторій руху (спіраль, коло, зиґзаґ, квадрат), який підтвердив адекватність математичної моделі та її придатність для інтеграції в автоматизовані системи керування. У третьому розділі запропоновано метод ідентифікації параметрів руху елементів СПМ на основі алгоритму комплементарного фільтра, адаптованого для систем керування з обмеженими обчислювальними ресурсами. Алгоритм поєднує дані гіроскопа та акселерометра для оцінки кута нахилу рухомої платформи, зменшуючи вплив дрейфу гіроскопа та шумів акселерометра. Експериментальна перевірка на дослідному зразку СПМ підтвердила працездатність методу, а динамічна похибка не перевищувала допустимого значення. Розроблено програмно-апаратну платформу керування СПМ у режимі реального часу, що забезпечує інтелектуальну обробку відеоданих для відстеження положення об'єкта керування (руки або обличчя) за допомогою камери. Система реалізована у вигляді дворівневої архітектури: клієнтський графічний інтерфейс виконує захоплення та первинну обробку відеопотоку з використанням бібліотек OpenCV та MediaPipe, а серверна частина відповідає за обчислення оберненої кінематики та формування керуючих сигналів для серводвигунів. Розроблено апаратну частину на основі мікроконтролера Raspberry Pi Pico RP2040 з інерціальним модулем MPU6050, OLED-дисплеєм та клавіатурою для автономної роботи. У четвертому розділі досліджено практичні аспекти застосування СПМ у складі автоматизованої системи діагностики внутрішніх поверхонь промислових автоклавів. Проаналізовано методи сканування (лазерне, фотограмметрія, ультразвуковий контроль) та методи планування траєкторій на основі геометричних моделей і алгоритмів пошуку шляху (A^*,RRT). Розглянуто стратегії сканування (спіральна, кругова, зигзагоподібна, квадратна траєкторії) відповідно до форми автоклава. Розроблено алгоритм обробки хмари точок, отриманої методом фотограмметрії, що включає п'ять етапів фільтрації на основі аналізу координат нормалей (PCA, k-найближчих сусідів) та координат точок для виділення потенційних дефектів поверхні. Запропоновано структуру автоматизованої системи діагностики з використанням СПМ, що включає операторський інтерфейс, центральний контролер, модулі планування траєкторій та керування рухом, систему збору та обробки даних. The dissertation is dedicated to the development of methods for identifying motion parameters of elements of framework structures based on spherical parallel mechanisms (SPMs) and their software and hardware implementation in control systems. The first chapter presents an analysis of parallel structure mechanisms, their types, classifications, and design principles. Traditional classification approaches based on the structure of kinematic chains, motion transformation methods, types of kinematic pairs, kinematic topology, and actuator placement are considered. It is determined that the main application areas of parallel structure mechanisms include aerospace engineering, transportation systems, medical equipment, robotic and measurement systems, sports simulators, and solar trackers. Methods of mathematical modeling of manipulators are analyzed, including the closed-loop vector method and coordinate transformation method, as well as hardware components of control systems such as sensor systems, real-time computing platforms, actuators, and communication interfaces. Methods for identifying motion parameters of parallel structure mechanisms are analyzed, including optical, inertial, and magnetic tracking, visual-inertial data fusion, and model-based tracking. The expediency of applying hybrid methods combining sensor data with mathematical models and the necessity of developing specialized software for spherical parallel mechanisms are substantiated. The second chapter develops a mathematical model of a spherical parallel mechanism, including a geometric description of the prototype, a platform orientation model based on matrix transformations, an incremental approach to determining angular position, and consideration of geometric and kinematic constraints. A multi-stage filtering algorithm is proposed for selecting a unique physically feasible configuration of the mechanism from multiple possible solutions of a system of nonlinear equations. A methodology for determining the workspace of the spherical parallel mechanism based on sequential analysis of platform spatial positions and solving the inverse kinematics problem is developed. A computational experiment involving typical motion trajectories (spiral, circular, zigzag, and square) confirms the adequacy of the mathematical model and its suitability for integration into automated control systems. The third chapter proposes a method for identifying motion parameters of spherical parallel mechanism elements based on a complementary filter algorithm adapted for control systems with limited computational resources. The algorithm combines gyroscope and accelerometer data to estimate the inclination angle of the moving platform while reducing the influence of gyroscope drift and accelerometer noise. Experimental validation performed on an SPM prototype confirmed the operability of the proposed method, while the dynamic error did not exceed the permissible value. A real-time software and hardware control platform for spherical parallel mechanisms was developed, providing intelligent video data processing for tracking the position of a controlled object (hand or face) using a camera. The system is implemented as a two-level architecture in which the client graphical interface performs video capture and preliminary processing using OpenCV and MediaPipe libraries, while the server side is responsible for inverse kinematics calculations and generation of control signals for servo drives. The hardware subsystem is based on the Raspberry Pi Pico RP2040 microcontroller and includes an MPU6050 inertial measurement unit, an OLED display, and a keypad for autonomous operation. The fourth chapter investigates practical aspects of applying spherical parallel mechanisms within an automated system for diagnostics of internal surfaces of industrial autoclaves. Scanning methods, including laser scanning, photogrammetry, and ultrasonic inspection, as well as trajectory planning methods based on geometric models and path-planning algorithms (A^*,RRT), are analyzed. Scanning strategies such as spiral, circular, zigzag, and square trajectories are considered according to the autoclave geometry. An algorithm for processing point clouds obtained through photogrammetry is developed. The algorithm includes five filtering stages based on the analysis of normal vector coordinates (PCA, k-nearest neighbors) and point coordinates for detecting potential surface defects. The structure of an automated diagnostic system using a spherical parallel mechanism is proposed, including an operator interface, a central controller, trajectory planning and motion control modules, and a data acquisition and processing subsystem.