英语原文共 6 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
装配系统中六轴工业机器人的能耗和动态行为分析
摘要
本文提出了一个实验研究来验证作为装配系统一部分的六轴工业机器人的动态模型，并分析其功耗及其动态行为。 此外，还分析了机器人运行参数（即有效载荷和速度）对功耗和动态行为的影响。 研究表明，仿真与实验结果的对比研究可以用来提高模型的准确性，并证明仿真模型代表了真实系统。 仿真和实验结果都表明机器人的运行参数对工业机器人的功耗和动态行为有很大的影响。
关键词：能源消费; 工业机器人; 建模和仿真; 验证; 动态行为
1.介绍
模拟工具在分析机电一体化系统的系统行为中的应用被广泛应用于包括装配系统在内的许多领域。 这是由于仿真方法能够在短时间内轻松分析复杂的机电一体化系统。 因此，系统工程师能够设计并优化机电系统，而无需等到实际施工完成[1]。 关于这种方法的主要问题是如何验证其结果，因为大部分建模工作都使用假设和近似。 因此，几乎每个工程仿真项目都必须验证仿真模型及其结果。 这项工作是用来确保数字模型是一个准确的代表研究中的真实系统
验证仿真模型的可靠方法是将仿真结果与从实际测量中获得的数据进行比较。 在特殊情况下，如果无法获得必要的数据，例如，实验也是如此昂贵且过于危险，或者实验所需的系统尚不存在，可以使用其他方法进行验证，例如通过对模型进行灵敏度分析和/或使用分析解决方案进行比较研究[4]。 但是，由于可以执行用于分析装配系统部件的机电行为的实验研究，所以仿真模型及其结果的验证是强制性的。
2. 能耗分析
最近，装配系统组件（例如工业机器人）的能耗分析已成为制造系统中的主要问题[5]。 这是因为工业机器人的节能使用对生产成本有很大影响[6]。 例如，在汽车行业，工业机器人的能耗约占生产阶段总能耗的8％[7]。 因此，这项研究的重点在于能量作为装配系统的一部分的六轴工业机器人的功耗分析。 该分析用于预测制造系统中减少能源使用的策略。
到2013年，已经提出了几种降低工业机器人能耗的方法，如优化机器人的路径规划[8-10]，优化其参数[11]和调度机器人操作[12,13]。ABB [14]也采用基于机器人轴摩擦，速度和重力数据的综合控制策略。 尽管如此，在多种运行条件下使用多域模拟方法的能耗分析仍然很少见。 因此，本研究的目的不仅在于验证工业机器人模型，而且还要分析负载，加速度和速度对工业机器人能耗的影响。
基于[15,16]，机器人的力学所产生的有功功率（P）在公式 1.该方程表明机器人的有效载荷及其速度对机器人的功耗有很大影响，因为它是机器人力矩（T），角速度（Ȧ），机械和电力效率（（MEC，埃尔）的驱动器。如方程 2，消耗的有功能量（W法案）由a机器人是有功功率随时间0 ... tf[16]的积分。 使用这些等式，可以计算工业机器人的功率消耗率。 然而，在实际环境中，很多因素会影响机器人的功耗，如摩擦，振动和机电损耗[17]。 因此，使用真实测量的比较研究来验证工业机器人的模型比分析计算更受欢迎。
在这项研究中，对小型六轴工业机器人Motoman MH5L进行了仿真和实验研究。 这是一个5公斤的有效载荷机器人，通常用于材料处理的装配系统。 该机器人被用作电子生产设备的一部分的制造单元的组件（参见图1）。 制造单元作为综合测试平台，用于测试电子设备，包括具有特殊夹具的六轴工业机器人，传输系统，用于在线测试和电子元件功能测试的两个平台以及热功能测试模块。 测试平台的配置如图1所示。
本文有三篇文章。 第一个贡献是可用于分析工业机器人机器人的能量消耗和动态行为的便利模拟方法。 此方法使用基于开源Modelica语言的模拟工具。 由于Modelica是一种非因果性和面向对象的语言，从模拟和实验调查以及他们的讨论。 在本节中，将进行工业机器人模型的验证过程和实验和模拟结果的比较研究。 最后，第5节给出结论性意见。
图1
3. 建模和实验设置
3.1. 建模方法
基于Modelica的仿真工具CATIA Systems动态行为建模（DBM）用于创建六轴工业机器人的数字模型。 开发的模块化工业机器人模型存储在Modelica库中，该库分为多个包，如控制器，主体和轴包。 因此，它也可以用来模拟其他机器人模型，通过改变与真实机器人属性相对应的模型参数。 MH5L型号的参数主要从机器人规格[18]和Modelica标准库中获得。 为了定义机器人的惯性和有效载荷，还进行了实际测量。 该模型用于分析工业机器人的动态和功耗。 Modelica标准库（即PTP2）的路径规划用于生成机器人的移动。 对于功耗分析，机器人从位置A模拟到C，而动态行为分析则从位置C模拟到D（见图1）。 机器人的动态特性和执行时间被用作定义这些运动的标准。 在这些运动中，分析了每个机器人轴的电参数和动态响应。
机器人动态模型的顶层如图2所示。每个机器人轴由一个电机驱动器及其控制器，齿轮和电机惯量模型组成，而机器人结构由旋转关节和轴的惯性组成。 机器人结构的末端有一个有效载荷模型。 机器人采用两种机器人速度（两种机器人速度的20％和40％）与两种条件（无额外有效载荷和1公斤附加有效载荷）进行仿真。 利用这些仿真条件，分析了有效载荷和速度对六轴工业机器人的动力学和功耗的影响。
图2 六轴工业机器人的模型
3.2.功耗测量的实验设置
功耗测量的实验设置如图3所示。用于实验的测量单元具有测量机器人操作期间的电流，电压和功率的能力。 测量数据每0.2秒收集一次。 与建模条件类似，机器人的速度以最大值的20％和40％进行测量，并且有效载荷装载2公斤（没有额外有效载荷的夹具）和3测量方法我们获得了机器人的电流，电压和功率。
图3.测量机器人功率的实验装置草图
电流值用于比较分析，因为它是直接从这两种方法收集的。 电流的比较如图4所示。该图显示机器人在测量和模拟之间的电流偏差小于15％。 造成这种差异的因素有多种：机器人的机械损失，机器人操作条件和机器人控制单元。 第一个因素是机器人驱动器的机电损耗，即电枢铜损和电枢铁损。 由于这些影响与定子和转子的材料特性有关，因此难以用高精度建模这些影响。 第二个因素是机器人的运行条件，如空气温度。 这是因为机器人的运行条件会影响电机的电阻和电流。 另外，未在本研究中建模的机器人控制单元也会导致这种偏差。
4. 结果与讨论
4.1. 验证仿真模型及其结果
模拟和实验数据之间的比较用于验证和分析机器人模型的准确性。 从建模和仿真的方法，获得每个机器人轴的电机驱动器的电流，电阻和电压值。 因此，从这些数据中可以计算机器人的功率。 图4还显示额外的1公斤有效载荷有助于电流增加约10％。这表明有效载荷对机器人电机驱动器的电流有显着影响。 这意味着它也会影响机器人的功耗。 此外，从目前的测量和模拟发现，在开始和机器人的运动路径结束时，电流相对较低。 出现这种情况的原因是电机驱动器在开始时尚未加载，最后速度降低。每个电机驱动器的电流值如图5所示。它显示机器人电机驱动轴1和轴2中的电流高于其他轴。 这是因为这些轴的运动距离和速度都比其他轴高。 但是，虽然轴4不移动，但电机仍需要约0.1 A的电流来维持机器人轴的位置。
4.2. 机器人运行参数对功耗的影响
在本小节中，机器人的功率使用情况调查不同的操作参数。 两种模拟 2公斤有效载荷并且真实的测量被用于该调查。 工业机器人在不同速度下的功耗显示机器人的速度影响其用电量。 模拟和实验结果都表明，更高的速度会导致更高的功率使用。 但是，更高的速度能够缩短手术时间，这意味着有可能降低机器人的能耗。 该数据可用于工作单元的能量灵活控制。
可以看出，机器人轴的扭矩与机器人电机驱动器的电流密切相关。 轴移动开始时，较高的有效负载（即较高的转矩）需要较高的电流。 这是因为电机驱动器需要更多的动力来加速机器人结构。 但是，大约1秒后，效果与之前的现象相反。 这是由惯性效应引起的，这种现象类似于汽车传动系统中的飞轮效应。 较高的扭矩可以减少机器人机构的摩擦。 但是，这种现象只发生在轴1上，因为质量较高。 其他人表明较高的负载会导致较高的电机电流。 因此，机器人的功耗相对于机器人的有效载荷是线性的。
4.3. 使用多领域模拟工具对工业机器人进行动态行为分析
关于有效载荷对工业机器人动力学的影响，已经进行了许多研究。 为了提高机器人的动态精度，一些研究人员已经对工业机器人的负载的初始参数进行了分析。 这些分析表明，机器人有效载荷中心的质量，惯性和位置是影响机器人动力学的重要因素[20,21]。另一项研究还表明，有效载荷影响机器人的性能和能耗[22]。 然而，大多数这些研究使用实验研究或数学计算来分析有效载荷的影响。 对于系统工程师来说，这些方法不方便且耗时。 因此，分析工业机器人的动态行为需要使用便捷的方法。 另外，为了分析机器人的能量消耗，动态行为分析是强制性的，因为工业机器人的功耗与其动态行为密切相关。
由于其高振动，机器人的动态分析以第六轴为中心。 使用来自模拟结果的数据进行分析。 描绘了不同有效载荷和不同运行速度的机器人的速度响应。 从可以看出，机器人的初始速度响应不受其运行条件的强烈影响。 机器人控制系统非常能够减少过度加速。 绘制了机器人与多个机器人有效载荷的速度响应行为。 它表明，更高的机器人有效载荷会导致更高的响应速度，特别是在运动开始时。 这表明有效载荷正在影响速度响应。
4.4. 机器人操作参数优化提高效率和生产力
从仿真和测量结果可以看出，机器人的速度和有效载荷对机器人的功耗有很大的影响。 速度和有效载荷设置为较高值时，机器人具有更高的功耗。 这意味着要降低工业机器人的功耗，必须降低运行速度和有效负载。 但是，较慢的速度会导致较长的运行时间（因此能耗较高），并且在某些情况下，如果需要较高的生产率，机器人必须尽可能快地执行最大有效负载。 因此，需要优化机器人的操作参数。
图4.关键要素在工业机器人操作参数优化中的交互作用
与动态行为直接相关。 此外，来自功耗和动态行为的数据可用于优化机器人的操作参数。 但是，必须考虑生产力要求[22]和布局约束。 当机器人的操作不受生产率的限制时，机器人速度的降低可能会限制其功耗。
工业机器人的布局也将影响定义机器人的路径规划。 有效的机器人路径规划将减少执行时间，从而降低能耗。 简而言之，为了优化机器人的操作参数，必须考虑执行时间（与生产力相关）和用电量（与效率有关）以及布局约束（与路径规划有关）。
4.结论和未来的研究
本文讨论了在几种工作条件下六轴工业机器人的功耗和动态行为分析。 首先，使用基于Modelica语言的商业多领域仿真工具来分析功耗和动态行为。 之后，该模型通过从实际机器人收集的实验结果进行验证。 结果表明，机器人的运行参数，如速度和有效载荷，强烈影响工业机器人的功耗和动态行为。 更高的有效载荷和速度将增加机器人所需的功率。 一公斤有效载荷将增加大约10瓦的机器人功耗，而机器人速度的20％将增加约90瓦。 但是，由于高速操作提供高生产率和短操作时间，因此需要优化这些参数。
此外，这项研究表明，模拟和实验方法都可以用来分析工业机器人的功耗。 发现机器人的运行参数与功耗密切相关，证明了仿真方法的有效性。 实验结果与模拟结果之间的偏差相对较低，主要是由于电机驱动器的环境影响和机电损耗造成的。 然而，基于这个结果，多领域建模方法的应用可以作为工业机器人的能耗和动态行为分析的有前途的替代方案。 进一步的潜在工作可能会涉及对机器人驱动器的机械和电气损失的调查，以及对机器人控制单元进行分析验证的调查。
致谢
这项工作得到了巴伐利亚州教育，科学和艺术部绿色工厂巴伐利亚项目EffiPLAS的支持。 此外，这项工作得到了BMWi和AiF的OPEM项目的部分支持。
参考
[1] Paryanto，Merhof J，Brossog M，Fischer C.一种用于开发组装系统组件的集成仿真方法。 Advanced Materials Research 2013; 769：19-26。
[2] Kleijnen JPC。 验证和验证仿真模型。 European Journal of Operational Research 1995; 82：145-162。
[3] 萨金特RG。 验证和验证仿真模型。 Journal of Simulation 2013; 7：12-24。
[4] Fritzson P. Modelica介绍了技术和物理系统的建模和仿真。 新加坡：John Wiley＆Sons; 2011。
[5] Franke J，Kreitlein S，Risch F，Guenther S.电力驱动的节能生产策略和技术。 Proceedings of IEEE International Conference on Industrial Technology 2013：1898-1903。
[6] Meike D，Ribickis L.联合空间中异步FLY-BY的工业机器人路径优化方法。 Proceedings of IEEE International Symposium on Industrial Electronics 2011：911-915。
[7] Engelmann J. Methoden und Werkzeuge zur Planung und Gestaltung energieeffizienter Fabriken。 哲学博士论文，开姆尼茨大学; 2009年。
[8] Field G，Stepanenko Y.迭代动态规划：机器人操纵器的最小能量轨迹规划方法。 Proceedings of IE
全文共7390字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[17370]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
