THE DIGITAL TWIN OF A MOBILE TRANSPORT ROBOT

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Background. Modern production is developing in accordance with the six directions of Industry 4.0. This article discusses two of them – PLM (Product Lifecycle Management) and Smart Factory as concepts that are inextricably linked with the concept of «digital twin». The relevance of this technology, as shown in, is due to the importance of digital transformation in the logistics industry and its impact on competitive advantages over other enterprises. The purpose of the work is to predict the parameters of the state of a mobile robot based on the formation of information links between a digital twin and a physical object. Materials and methods. The research is based on the interaction of MES/APS systems (Manufacturing Execution System/Advanced Planning and Scheduling) in combination with IIoT (Industrial Internet of Things), mobile robots, as well as dynamic modeling methods. Results. Simulation models of mobile industrial robot drives have been developed, and algorithms for interaction between a digital twin and a physical object have been proposed. Conclusions. The proposed method of intelligent control and monitoring makes it possible to increase the reliability of the MES system based on predicting parametric failures of a mobile robot.

Sobre autores

Maksim Shcherbakov

Research and Production Enterprise "Istok" named after A.I. Shokin

Autor responsável pela correspondência
Email: mashcherbakov@istokmw.ru

Deputy director of digital transformation

(2а Vokzalnaya street, Fryazino, Moscow region, Russia)

Nikita Azarnov

Research and Production Enterprise "Istok" named after A.I. Shokin

Email: nvazarnov@istokmw.ru

Engineer

(2а Vokzalnaya street, Fryazino,Moscow region, Russia)

Sergey Kashitsyn

Research and Production Enterprise "Istok" named after A.I. Shokin; MIREA – Russian Technological University (Fryazino branch)

Email: sedkashitsyn@istokmw.ru

Project administrator, lecturer

(2а Vokzalnaya street, Fryazino, Moscow region, Russia)

Aleksandr Kushnir

MIREA – Russian Technological University

Email: 89169521579@ya.ru

Candidate of technical sciences, associate professor of the sub-department of industrial informatics

(78 Vernadskogo avenue, Moscow, Russia)

Anna Volodina

MIREA – Russian Technological University

Email: akholopova@mail.ru

Senior lecturer of the sub-department of industrial informatics

(78 Vernadskogo avenue, Moscow, Russia)

Bibliografia

  1. Kushnir A.P. Monitoring system of dynamic parameters of CNC machines. Mashiny, tekhnologii i materialy dlya sovremennogo mashinostroeniya: sb. tez. Mezhdunar. nauch. konf., posvyashch. 85-letiyu Instituta mashinovedeniya im. A.A. Blagonravova RAN = Machines, technologies and materials for modern engineering : collection of technical data. International Scientific Conference, dedicated to 85th anniversary of the Blagonravov Institute of Machine Science of the RAS. Moscow: IMASh RAN, 2023:262. (In Russ.)
  2. Kalinina E. Digital transformation in logistics: technology of a digital twin. Technoeconomics. 2024;3(3):48–56. (In Russ.). doi: https://doi.org/10.57809/2024.3.3.10.5
  3. Parshina I.S., Frolov E.B. Development of a digital twin of a production system based on modern digital technologies. Russian Journal of Industrial Economics. 2020;13(1). (In Russ.). doi: 10.17073/2072-1633- 2020-1-29-34
  4. Pat. Russian Federation RU 2 680 755 C2. MPK G06F 15/16 (2006.01). Dispatching information and analytical system. Kushnir A.P., Kholopov V.A., Kashirskaya E.N. № 2017128646; appl. 25.10.2018; publ. 26.02.2019, Bull. № 6. (In Russ.)
  5. Pat. RU 2 685 484 C1 MPK G05B 13/02 (2006.01). Cyberphysical monitoring system for high-tech equipment. Kushnir A.P. № 2018137868; appl. 26.10.2018; publ. 18.04.2019, Bull. № 11. (In Russ.)
  6. Klassifikatsiya privodov robotov = Classification of robot drives. (In Russ.). Available at: https:// helpiks.org/4-72330.html?ysclid=m6m3jsauk961621196
  7. Kushnir A.P. Pnevmaticheskie proizvodstvennye sistemy: ucheb. posobie = Pneumatic production systems: textbook. Moscow: RTU MIREA, 2019:78. (In Russ.)
  8. Filatov A.M., Tochilkin V.V. Pnevmoprivod i pnevmoavtomatika pod"emno-transportnykh, stroitel'nykh i dorozhnykh mashin: ucheb. posobie dlya vuzov = Pneumatic drive and pneumatic automation of lifting, transport, construction and road vehicles: textbook for universities. Magnitogorsk: MGTU, 2006:187. (In Russ.)
  9. Avtomatizatsiya tekhnologicheskikh protsessov. Privody promyshlennykh robotov: spravochnik = Automation of technological processes. Industrial robot drives: reference book. (In Russ.). Available at: https://spravochnick.ru/avtomatizaciya_tehnologicheskih_processov/privody_promyshlennyh_robotov/? ysclid=m6lyb8ynis540685849
  10. Kushnir A.P. Digital twin of a gerotor motor. Fundamental'nye issledovaniya i innovatsionnye tekhnologii v mashinostroenii: sb. st. VIII Mezhdunar. nauch. konf. (g. Moskva, 19–21 noyabrya 2024 g.) = Fundamental research and innovative technologies in mechanical engineering : collection of Articles VIII International Scientific Conference (Moscow, November 19–21, 2024). Moscow: IMASh RAN, 2024. (In Russ.)
  11. Moskvin V.K., Kuznetsov P.M., Feofanov A.N. Improving the positioning accuracy of an industrial robot hydraulic drive. Tekhnologiya mashinostroeniya = Technology of mechanical engineering. 2020;(8):46–49. (In Russ.)
  12. Baranov A.V. Gidro- i pnevmoprivod v avtomatizirovannom proizvodstve: ucheb. posobie dlya vuzov = Hydraulic and pneumatic drive in automated production: textbook for universities. Vologda: Infra- Inzheneriya, 2024:172. (In Russ.)
  13. Sleptsov V.V., Mostovskoy M.V., Malyshev I.Yu. et al. Information-measuring and control system of electric drive of industrial robot manipulators. Izmerenie. Monitoring. Upravlenie. Kontrol’ = Measurement. Monitoring. Management. Control. 2023;(4):5–15. (In Russ.). doi: 10.21685/2307-5538-2023-4-1
  14. Makhmud Bassam Yunes. Improvement of electric drives of robots based on fuzzy controllers and neural networks: PhD abstract. Moscow: Moskovskiy energeticheskiy institut, 2008. (In Russ.)
  15. Yurevich E.I. Osnovy robototekhniki = Fundamentals of robotics. Saint Petersburg: BKhV-Peterburg, 2018:284. (In Russ.)
  16. Bugrov Yu.N., Kushnir A.P., Kiselev D.S., Vu Khoang Zang. Circuit engineering analysis of pulse width and phase converters in digital devices. Innovatsionnye tekhnologii v elektronike i priborostroenii: sb. dokl. ross. nauch.-tekhn. konf. s mezhdunar. uchastiem = Innovative technologies in electronics and instrument engineering : collection of reports of the Russian scientific and technical conference with international participation. Moscow: RTU MIREA, 2021;2:178–183. (In Russ.)
  17. Kushnir A.P., Vu Khoang Zang. Automation of PLC and SCADA-based frequency control systems. Promyshlennye ASU i kontrollery = Industrial automated control systems and controllers. 2021;(7):11–17. (In Russ.)
  18. Avtomatizirovannyy elektroprivod, robototekhnika i elektroenergetika: sb. materialov Mezhdunar. nauch.- prakt. konf., posvyashch. 50-letnemu yubileyu kafedry elektroprivoda LGTU = Automated electric drive, robotics and electric power industry : collection of materials of the International Scientific and Practical Conference, dedicated to to the 50th anniversary of the LGTU Electric Drive Department. Lipetsk: LGTU, 2024:352. (In Russ.)
  19. Poltavskiy A.V., Grigor'ev A.V., Mel'nichuk A.I., Izbasov A.G., Rybakov I.M. Optimization of models of objects of information-measuring and control systems of mobile robots. Izmerenie. Monitoring. Upravlenie. Kontrol’ = Measurement. Monitoring. Management. Control. 2023;(2):28–38. (In Russ.). doi: 10.21685/2307-5538-2023-2-4
  20. CNC-tekhnologii = CNC technology. (In Russ.). Available at: https://cnc-tehnologi.ru/odnokanalnyedrajvery- shd/2dm556
  21. Shagovyy privod = Stepper drive. (In Russ.). Available at: https://stepmotor.ru/catalog/shagovyi-privod
  22. Gibridnye dvigateli = Hybrid engines. (In Russ.). Available at: https://electroprivod.ru/hybrid.htm
  23. Shchurov N.I., Dedov S.I., Shtang A.A. et al. Modeling of the degradation processes of a lithium battery of an electric dump truck. Gornyy informatsionno-analiticheskiy byulleten' = Mining information and Analytical Bulletin. 2023;(10-1):76–90. (In Russ.)
  24. Mostovskoy M.V., Sleptsov V.V., Orlov V.P., Artemova S.V. Theoretical assessment of metrological characteristics of information-measuring and control systems of electric drive. Izmerenie. Monitoring. Upravlenie. Kontrol’ = Measurement. Monitoring. Management. Control. 2023;(1):5–16. (In Russ.). doi: 10.21685/2307-5538-2023-1-1
  25. Mikhaylov E.A., Mishchenko V.I., Permyakov A.P. Analysis of existing approaches to substantiating the service life of metrological complexes. Izmerenie. Monitoring. Upravlenie. Kontrol’ = Measurement. Monitoring. Management. Control. 2024;(4):40–45. (In Russ.). doi: 10.21685/2307-5538-2024-4-5
  26. Urvaev I.N., Bazykin S.N. Simulation of hydrodynamic parameters of an underwater unmanned vehicle. Izmerenie. Monitoring. Upravlenie. Kontrol’ = Measurement. Monitoring. Management. Control. 2024;(4): 58–67. (In Russ.). doi: 10.21685/2307-5538-2024-4-7
  27. Kushnir A.P. Kiberfizicheskie sistemy = Cyberphysical systems. Moscow: RTU MIREA, 2023:64. (In Russ.)
  28. Pat. RU 2 605 945 C1, MPK H02K 23/66. The device of a high-power DC motor with excitation from permanent magnets and electronic switching of collector plates. Degtyarev V.B., Shirobokov I.N. № 2015135718; appl. 24.08.2015; publ. 10.01.2017. (In Russ.)
  29. Osnovy robototekhniki. Privody promyshlennykh robotov = Fundamentals of robotics. Industrial robot drives. (In Russ.). Available at: https://de.donstu.ru/CDOCourses/AII/rabot_i_mehatr/206/lection4.html
  30. A.s. Technological data collection module based on OPC UA technology. Volodina A.M., Chereshnev N.S. № 2024619795; publ. 26.04.2024, Bull. № 5. (In Russ.)
  31. A.s. Module of control and analysis of technological information of industrial automated systems. Volodina A.M., Levkovets A.V. № 2024618580; publ. 15.04.2024, Bull. № 4. (In Russ.)

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».