Andijon Davlat Universiteti Pedagogika fakulteti 3-bosqich 301- guruh talabasi Vaxobjonov Davronbekning “Robotatexnika” fanidan tayyorlagan mustaqil ishi

2.Robotlarning ijro qurilmalari.
Ushbu bo'limda yangi qurilmalarni yaratish va ulardan foydalanishga e'tibor qaratiladi. Yordamchi robototexnikadagi sinov tizimlarining qiyinchiliklaridan biri bu yaxshi tushunchani ta'minlaydigan, ammo inson charchoqlari bilan cheklangan sinovlar sonining kamligi. Minglab sinovlarni o'tkazish amaliy yoki iqtisodiy jihatdan samarali emas. Kerakli vaqt shu paytgacha to'plangan ma'lumotlarning tizimni tahlil qilish va ish faoliyatini yaxshilash va hayot sifatini yaxshilash uchun ishlatilishiga to'sqinlik qiladi. Masalan, protez qo'lni ishlab chiqishda, topshiriqni bajarish vaqti va vazifaning aniqligi kabi tipik ko'rsatkichlar hisobga olingan. Ushbu ko'rsatkichlardan tashqari, tadqiqotchilar qondagi kislorod miqdori va karbonat angidrid ishlab chiqarishni ham kuzatib borishdi. Bu dastlabki bosqichdagi qurilmani tahlil qilish va uning biologik hamkasbi bilan solishtirish imkonini beradi. Yordamchi robotlar tomonidan belgilangan maqsad vazifalarni osonlashtirish bo'lganligi sababli, hech bo'lmaganda tabiiy tizimlar bilan teng ravishda bajarilmasligi dizaynga yangi ko'rinish berish kerakligini anglatadi. Kuzatiladigan omillarni tanlashda ehtiyotkorlik bilan o'ylash kerak bo'lgan vaqt oralig'i ham muhim sababdir. Qo'l-oyoqlarni protezlash va insultni reabilitatsiya qilishda sinov muddati olti oyni tashkil qiladi. Bunday uzoq vaqt oralig'ida, jumladan, foydasiz omillar ham vaqt va pulni behuda sarflaydi, shu bilan birga bemorlarga kelajakda kam foyda keltiradi.
Ushbu bo'limda ma'lum bir oxirgi foydalanuvchi populyatsiyasiga yordamchi texnologiya qanday qo'llanilishi muhokama qilinadi. Ushbu bosqichda har kuni yordamchi robototexnika qo'llaniladi va kelajakda rivojlanish uchun qayerda harakat qilish kerakligini aniqlash uchun tahlil qilish mumkin. Yordamchi robot tizimini boshqarishda qo'llaniladigan aqliy harakatlarni baholashda odatda Funktsional mustaqillik o'lchovi (FIM), Ruhiy harakatlar uchun reyting shkalasi (RSME) va standartlashtirilgan mini-ruhiy holat imtihonidan foydalaniladi, ammo boshqa choralar ham mavjud [Tsui08]. Ushbu o'lchovlar foydalanuvchilar tomonidan qabul qilingan yordamchi robototexnika tizimlarining ishlashiga oid ma'lum darajadagi miqdoriy ma'lumotlarni taqdim etishga yordam beradi. Bu robototexnikani yagona baholash va tahlil qilish texnikasi nuqtasiga umumlashtirishga urinishdagi qiyinchiliklarni ko'rsatadi, bu haqda keyinroq muhokama qilinadi.
Inson va robot tizimlarining o'zaro ta'siri barcha robot tizimlariga ma'lum darajada kiradi. Ushbu bo'limda muhokama qilinadigan uchta asosiy darajaga quyidagilar kiradi: to'liq inson, qisman inson va kuzatuvchi sifatida odamlar. Oldingi bo'limda yordamchi robototexnika insonning to'liq va qisman o'zaro ta'siri bilan bog'liq bo'lsa, to'rtinchi bo'limda avtonom robototexnika asosan odamlarga kuzatuvchi sifatida e'tibor qaratadi. Ushbu bo'limda yodda tutish kerak bo'lgan asosiy nuqta, har bir element tizimning ishonchiga qanday ta'sir qilishidir . Robot tizimi o'z-o'zidan yuqori o'tkazuvchanlik tezligiga ega bo'lishi mumkin bo'lsa-da, tizimdan foydalanilmasa, o'tkazish qobiliyati nolga tushadi. Ushbu bo'limning qolgan qismida ma'lumotlarni yig'ish va bu yagona va ko'p robotli tizimlarga qanday taalluqliligi muhokama qilinadi.
Odamlar ko'pincha aniqlik va aniqlikni bir-birining o'rnida muhokama qilishsa-da, ular orasida muhim farqlar mavjud. Aniqlik robotning o'z maqsadiga qanchalik yaqin bo'lishi bilan bog'liq. Ba'zi laboratoriya va payvandlash ishlari, masalan, faqat 0,5 mm joylashishni aniqlash xatolariga toqat qiladi. Aniqlik robotning vazifani qanchalik izchil bajara olishini anglatadi. Yuqori takrorlanish darajasi, ayniqsa materiallarni olib tashlash yoki yig'ish kabi vazifalar uchun maqsaddir.
Maqsad aniqlikni oshirish bo'lsa, qaror qabul qiluvchilar buni bir necha yo'llar bilan hal qilishlari mumkin. Imkoniyatlardan biri ikkilamchi mutlaq enkoderlardan foydalanishdir. Ular dastlabki kalibrlashni talab qiladi va ba'zi boshqa variantlarga qaraganda qimmatroq, ammo natijalar ko'pincha arziydi.
Yana bir variant - bir nechta o'lchovlar o'rtasidagi munosabatni aniqlash:
Robot bazasi: mashinaning kelib chiqish nuqtasi va har qanday oldinga kinematik o'lchovlar boshlanadigan joy.
Asbobning markaziy nuqtasi: ishlov beriladigan qism bilan o'zaro ta'sir qiluvchi so'nggi effektor ramkasi, masalan, tutqich yoki nozul.
Ish qismi: robot ish paytida o'zaro ta'sir qiladigan ob'ekt.
Katta hajmli metrologiya asboblari ushbu uchta parametr o'rtasidagi geometrik aloqani aniqlashi mumkin. Ushbu ma'lumotlarga ega bo'lish sanoat robotining aniqligini sezilarli darajada oshirishi mumkin.
Robotdan tashqaridagi qurilmalar ideal harakatdan qanchalik uzoqlashishiga qarab, mashinaning yo'lini to'g'rilash uchun o'lchovdan olingan kinematik modellardan foydalanishi mumkin.
Shu bilan bir qatorda, onlayn to'g'rilash variantlari robotning holatini yopiq pastadir nazoratini amalga oshirish uchun tashqi o'lchov tizimlaridan olingan ma'lumotlarni anglatadi. Lazer kuzatuvchilari kabi tashqi metrologiya qurilmalari robotni boshqaradi va uning aniqligini oshiradi.
Ko'pgina kompaniya vakillari aqlli ko'rish tizimlari ularga robotning yanada yaxshi ishlashiga yordam berishi mumkin degan xulosaga kelishadi. Biroq, bu variant bilan oldinga siljish kamerani mashinaga ulash kabi oddiy emas.
Yaxshi boshlanish nuqtasi kameralar va sanoat robotlarining kombinatsiyasi belgilangan vazifalarning muvaffaqiyati darajasini qanday oshirishi mumkinligini aniqlashdir. Masalan, kamera botga tasodifiy joylashtirilgan komponentlarni topishga yordam berishi mumkin. Shuningdek, u ularning yo'nalishlarini tanib olishi va qismlarning shtrix-kodi yoki burg'ulangan teshiklari bor-yo'qligi kabi xususiyatlar mavjudligini tasdiqlashi mumkin.
Bundan tashqari, kameraning ko'rish maydonini tasdiqlash va atrof-muhit yoritilishi xatolik darajasini minimallashtirish uchun etarlicha yorqinligini tekshirish juda muhimdir. Robotga ko'rgan narsasini ma'lum bir vazifa bilan bog'lashni o'rgatish, kameralar o'rnatilgandan keyin mashinalarning ishlashini yaxshilashga yordam beradi.
Sanoat robotlari zarrachalarni ichki qismlarga zarar etkazishini to'xtatish uchun filtrlarni talab qiladi. Ular mashinaning neft va gaz quvurlarini ifloslantiruvchi moddalardan saqlaydi. Shuningdek, ular mashinaning gidravlik liniyalari bilan bog'liq muammolardan himoya qiladi.
Bir usul filtrlarni ishlab chiqaruvchining foydalanish soatlari haqidagi tavsiyalariga muvofiq o'zgartirishdir. Biroq, bu strategiya odamlar ularni juda erta yoki kech o'chirishni anglatishi mumkin. Agar shunday bo'lsa, ular keraksiz pul sarflashlari yoki noto'g'ri texnik xizmat ko'rsatish tufayli oldini olish mumkin bo'lgan muammolarni hal qilishlari mumkin.
Ishlash samaradorligini oshirishning yana bir imkoniyati - vaziyatga asoslangan monitoring tizimiga o'tish. Misol uchun, bosimning pasayishini ko'rsatadigan gidravlik robot filtrini o'zgartirish kerak bo'lishi mumkin.
Aqlli monitoring odamlarni bypass klapan ochilgunga qadar filtr ko'proq ifloslantiruvchi moddalarni ushlab turolmasa, ogohlantirishi mumkin. Bundan tashqari, odamlar vaqt o'tishi bilan filtr funktsiyasidan xabardor bo'lishsa, ular yaqinroq tekshirishni talab qiladigan har qanday ishlash muammolaridan xabardor bo'ladilar. Foydalanishga asoslangan o'zgarishlar chastotasini kuzatish uchun katta ma'lumotlar vositalaridan foydalanish keyingi o'rganish uchun mumkin bo'lgan muammolarni yoritishi mumkin.
Statistik ma'lumotlarga ko'ra, 2010 va 2017 yillar oralig'ida sanoat ob'ektlariga 125 000 dan ortiq robotlar kelgan. Robototexnika bo'yicha mutaxassislar talabga ega va bu yaqin kelajakda haqiqat bo'lishi mumkin.
Ba'zi zavod menejerlari o'zlarini robotlari yaxshi ishlayotgan lavozimlarda topadilar, ammo bu asta-sekin o'zgardi. Bunday hollarda robot-texnika sxemasi, dasturiy ta'minot yoki boshqa biror narsa bilan bog'liq bo'ladimi, muammoning ildiziga kirishi mumkin.
Mijozlar provayderlar bilan ishlashga asoslangan xizmat shartnomalarini tuzayotganda texnik xodimlarning aralashuvi ayniqsa muhimdir. Mashina sifatida xizmat ko‘rsatish (MaaS) modeli nisbatan yangi, ammo u robototexnika investitsiyalariga qiziqqan odamlarni o‘ziga jalb qiladi va ba’zi ikkilanishlari bor. Buning sababi, provayder mijozga uskuna minimal ishlash standartlariga javob berishiga ishonch hosil qilish yukini o'z zimmasiga oladi.
MaaS maydonidagi kompaniyalar mijozlarning mashinalarini masofadan turib kuzatish uchun ko'pincha bulut texnologiyasiga bog'liq. Vakillar darhol muammolarni aniqlashlari va kerak bo'lganda texnik xodimlarni saytlarga yuborishlari mumkin.
Robotning yuqori ishlashi ham mumkin bo'lishi kerak, chunki ko'proq kompaniyalar o'z resurslarini o'zaro manfaatlar uchun birlashtiradi. Uskuna kompaniyasi va dasturiy ta'minot brendi o'rtasidagi shunday hamkorlikdan biri tijoratda mavjud bo'lgan robotga odamlarni kuzatib borish imkonini berdi. Bu imkoniyat botni faqat joystik yordamida boshqarish zaruratini bartaraf etdi.

Buning o'rniga, odam sensorlar qatorini faollashtirish uchun tugmani bosadi. Bu harakat robotni shaxsni etakchi sifatida ko'rish va harakatlarini ular qilayotgan narsaga asoslash uchun jihozlaydi. Robot ularga ergashishi uchun odam maxsus ilovalardan foydalanishi yoki maxsus o'quv mashg'ulotlarida qatnashishi shart emas.

Kompaniyalarning yana bir juftligi sanoat robotlariga profilaktik xizmat ko'rsatishni yaxshilash uchun operatsion tizimlar va chuqur o'rganish modellarini ishlab chiqishni o'z ichiga oladi. Ko'pgina korxonalar kelajakdagi nosozliklarni ko'rsatishi mumkin bo'lgan xavotirli tendentsiyalarni aniqlash uchun allaqachon narsalar Interneti (IoT) sensorlari va katta ma'lumotlar tahlilidan foydalanadilar. Ushbu ish ushbu yondashuvning kengaytmasi bo'lib, u deyarli bu turdagi yagona hamkorlik emas.
Sanoat yutuqlari haqida ma'lumotga ega bo'lish joriy ishlash kamchiliklarini tezda tuzatish emas. Biroq, bu sanoat robot foydalanuvchisiga boshqa odamlarda bir xil muammolarni boshdan kechirishini yoki shunga o'xshash xususiyat so'rovlari borligini aniqlashga yordam berishi mumkin. Bundan tashqari, robot texnologiyalari provayderi bilan kelajakda ishlashni oshirish istagi haqida muloqot qilish yaxshilanishlar zarurligini ta'kidlashi mumkin.
Ushbu maslahatlar shuni ko'rsatadiki, sanoat robotining ishlashini yaxshilash uchun yagona, kafolatlangan yechim yo'q. Strategiyaga kalibrlash, o'zgartirilgan texnik xizmat ko'rsatish dasturi yoki funksionallikni kengaytirish uchun aksessuarlar kiradi.
Qaerda suboptimal ishlash mavjudligini aniqlab, unga murojaat qilgandan so'ng, ko'rsatkichlarni kuzatish vaqti keldi. Bu texnikning o'zgarishlari kutilgan natijalarni berganligini tekshirishga yordam beradi. Xuddi shunday, turli xil ishlash ko'rsatkichlarini o'lchash uchun katta ma'lumotlar platformasidan foydalanish, ular operatsiyalarga ta'sir qilishdan oldin unumdorlikning pasayishiga e'tibor berishi mumkin.