六轴工业机器人装配系统的能量消耗及动态特性分析大学毕业设计论文.docx
《六轴工业机器人装配系统的能量消耗及动态特性分析大学毕业设计论文.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《六轴工业机器人装配系统的能量消耗及动态特性分析大学毕业设计论文.docx（14页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
六轴工业机器人装配系统的能量消耗及动态特性分析大学毕业设计论文
六轴工业机器人装配系统的能量消耗及动态特性分析
摘要：
本文提出了一种实验研究，以验证一个动态模型的一六轴工业机器人装配系统的一部分，并分析其功耗，以及其动态行为。
此外，机器人操作参数（即，负载和速度）的功率消耗和动态行为的影响进行了分析。
研究结果表明，仿真和实验结果之间的比较研究，可以用来提高模型的精度，并证明了仿真模型代表的真实系统。
仿真和实验结果表明，机器人的操作参数的强烈影响的工业机器人的功耗和动态行为。
关键词：
能耗；工业机器人；建模与仿真；验证；动态行为
1、介绍
仿真工具在机电一体化系统中的应用，在许多领域得到了广泛的应用，包括装配系统。
这是由于模拟方法的能力来分析复杂的机电一体化系统很容易，在很短的时间内。
因此，系统工程师能够设计和优化的机电系统，而不等待，直到实际施工完成[1]。
关于这个方法的主要问题是如何验证其结果，因为大多数的建模工作使用的假设和近似。
因此，验证的仿真模型，其结果是强制性的，在几乎每一个工程模拟项目。
这项工作是用来确保数字模型下研究[2,3]真实系统的准确表达。
一个可信的方法来验证仿真模型的仿真结果与实际测量的数据进行比较。
在特殊情况下，当它是不可能获得必要的数据，例如，实验是太贵，太危险，或系统所需的实验还没有存在，验证可以使用其他方法，如通过进行敏感性分析模型和/或比较研究与分析解决方案[4]。
然而，由于分析的机电一体化行为的装配系统组件的实验调查，可以进行验证的仿真模型，其结果是强制性的。
2、能耗分析
最近，分析能源消耗的装配系统组件（例如，工业机器人）已经成为一个主要问题，在制造系统[5]。
这已经发生，因为工业机器人的节能使用有很大的影响，生产成本[6]。
例如，在汽车工业，工业机器人的能源消耗约占生产相的总能量消耗的8%，在生产阶段的7。
因此，这项研究的重点是一六轴工业机器人作为装配系统的一部分的能量消耗分析。
这种分析是用来预测一个战略，减少能源的使用在制造系统。
2013，几种方法已经提出了减少能源消耗在工业机器人，如优化机器人的路径规划[8-10]，参数优化[11]和调度机器人操作[12,13]。
采用集成控制策略基于摩擦，速度数据的方法，以及机器人轴重力也是由ABB[14]专利。
然而，使用多个模拟方法的几个工况下的能耗分析仍然是罕见的。
因此，本研究的目的不仅是为了验证的工业机器人模型，但也分析的有效载荷，加速度和速度的工业机器人的能量消耗的影响。
基于[15,16]，有功功率（P）的机器人的力学方程1中制定的作用。
这个公式表明，机器人的有效载荷和速度高度影响机器人的功率消耗是一机器人力矩函数（T），角速度（w），和机电效率（MEC，EL）的驱动器。
如公式2所示，活动能量消耗（WACT）的机器人是有功功率随时间的积分0…转铁蛋白[16]。
利用这些方程，可以计算出工业机器人的功率消耗率。
然而，在实际的环境中，许多因素会影响机器人的功率消耗，如摩擦，振动和机电损失17。
因此，验证的工业机器人的模型，使用比较研究与实际测量大大提倡比一个分析计算。
在这项研究中，模拟和实验研究都是在小六轴工业机器人的应用，进行mh5l。
它是一个5公斤的有效载荷的机器人，这是常用的装配系统的材料处理。
这个机器人被用作制造单元的一个组成部分，是一个电子生产设备的一部分（见图1）。
制造单元是用于测试电子设备综合测试平台，其中包括一六轴工业机器人与专用夹具，运输系统，在两个平台电路的电子元件测试、功能测试，功能测试模块和热。
测试平台的配置如图1所示。
本文概述了三大贡献。
第一个贡献是方便的模拟方法，可用于分析的能量消耗和动态特性的工业机器人机械手。
这种方法使用一个开源的基于Modelica语言的仿真工具。
自从Modelica是非因果的、面向对象的语言，即使是系统工程师的一些控制系统的知识可以用这种方法。
二是比较分析，验证了工业机器人的动力学模型。
对比分析可用于验证和提高机器人模型精度。
这在工程模拟设计工程师工作以来一直使用的假设和简化的模型中是非常重要的。
最后的贡献是，这项研究的结果可以被用来作为一个参考选择和优化的工业机器人的操作参数相对于减少机器人的能量消耗。
图1对综合测试平台的配置和机器周期（由供应公司设计）
本文其余部分的结构如下。
第3节介绍了六轴工业机器人的建模方法，并给出了详细的实验装置的功率测量。
第4节介绍了模拟和实验研究的结果和他们的讨论。
在这一节中，一个验证过程中的工业机器人模型和实验和仿真结果进行了比较研究。
最后，在第5节给出结论性的讲话。
3、建模与实验装置
3.1建模方法
基于Modelica仿真工具，CATIA系统动态行为建模（DBM）是用于创建一个数字的六轴工业机器人模型。
模块化工业机器人模型，开发了存储在Modelica库，它分为多个包，如控制器，体轴包。
因此，它也可以被用来模拟与改变的参数的模型对应于真正的机器人属性的其他机器人模型。
主要是从机器人规格[18]从Modelica标准库中获得的mh5l模型参数。
还进行了实际测量，以确定机器人的惯性和有效载荷。
建立了模型分析的动态和功耗的工业机器人。
从Modelica标准库的路径规划（即，PTP2）是用于生成机器人的运动。
对于电力消耗分析，机器人模拟从位置到碳，并为动态行为分析，它是模拟从位置的（见图1）。
机器人的动态特性和执行时间被用来作为标准来定义这些动作。
在这些动作，电动参数和动态响应的每一个机器人轴进行了分析。
机器人的动态模型的顶部水平如图2所示。
每个机器人轴由电机及其控制器，齿轮，电机惯量模型，而机器人的结构由旋转接头和轴的转动惯量。
在机器人的结构末端有一个有效载荷模型。
该机器人是模拟双条件（没有额外的有效载荷和1公斤的额外的有效载荷）与2机器人的速度：
20%和40%的最大速度。
利用这些仿真条件，分析了负载和速度对六轴工业机器人动力学和功耗的影响。
图2基于[19]的六轴工业机器人模型
3.2功率消耗测量的实验装置
在图3中描绘了功率消耗测量的实验装置。
用于实验的测量单元具有在机器人操作过程中测量的电流、电压和功率的能力。
测量数据收集每0.2秒。
类似的建模条件，机器人的速度是测量在20%和40%的最大值，和负载的负载是2公斤（夹持器没有额外的有效载荷）和3公斤（夹持器与1公斤额外的有效载荷）。
在机器人的操作过程中，从测量数据被自动存储到测量单元的计算机，可以通过内部网络访问。
4、结果与讨论
4.1仿真模型及其结果的验证
仿真和实验数据之间的比较是用来验证和分析的精度的机器人模型。
从建模和仿真方法，电流，电阻，和电压从每个机器人轴的电机驱动器的值，得到。
因此，从这个数据的机器人的功率可以计算。
当我们使用的测量方法，我们得到的电流，电压和功率的机器人。
图3测量机器人功率的实验装置示意图
电流的值被用来作一比较分析，因为它是直接从这些方法收集的。
图4中的电流比较。
这一数字显示，机器人的测量和仿真之间的电流偏差小于15%。
有几个因素导致这种差异：
机械损失的机器人，机器人操作条件，和机器人控制单元。
第一个因素是在机器人驱动器，即，电枢铜损和电枢铁损耗的机电损失。
这些影响是难以建模的精度高，因为它们是与定子和转子的材料特性。
二是机器人的工作条件，如空气温度。
这是因为机器人的工作条件影响电机的电阻和电流。
此外，在这项研究中没有建模的机器人控制单元，也导致这种偏差。
图4最大速度20%的机器人电流
图4还显示了一个额外的1公斤的有效载荷有助于目前的约10%的增长。
这表明，有效载荷对机器人的电机驱动器的电流有显着的影响。
这也意味着它也影响了机器人的功耗。
此外，从目前的测量和仿真发现，在机器人的运动路径的开始和结束，目前是比较低的。
发生这种情况是因为在开始的时候还没有被加载，他们的速度也在下降（见图5：
2）。
图5每一个机器人的轴流，数据从仿真结果没有额外的有效载荷
每一个电机驱动电流的值如图5所示。
这表明，目前在机器人的电机驱动轴1和轴2是高于其他轴。
这是因为这些轴有更大的运动距离和更高的速度比其他人。
然而，虽然4轴没有移动，电机仍需要一个电流（约0.1个），以保持机器人轴的位置。
4.2机器人操作参数对功率消耗的影响
在本次章中，研究了不同的操作参数的机器人的功率使用情况。
这两个模拟和实际测量用于本次调查。
工业机器人的功率消耗在不同的速度如图6所示。
图6额外负载1公斤的机器人的功率消耗
图6显示的是机器人的速度影响其功率使用。
仿真和实验结果表明，较高的速度，导致更高的功率使用。
然而，更高的速度，能够减少的操作时间，这意味着有可能降低能源消耗的机器人。
这些数据可用于工作单元能灵活控制。
从图7（1，乙）显示，机器人轴的扭矩强烈的相关性与当前的机器人的电机驱动器。
在轴运动的开始，一个更高的负载（即更高的转矩）需要一个更高的电流。
这是因为电机驱动器需要更多的功率来加速机器人的结构。
然而，经过约1秒的效果变化相反，以前的现象。
这是由inertiaeffect引起的，在汽车传动系统的飞轮效应相似的现象。
更高的扭矩可以减少机器人机构的摩擦。
然而，这种现象只发生在1轴，因为它有一个更高的质量。
其他显示，较高的负载导致较高的电机电流。
因此，机器人的功率消耗是线性的相对于机器人的有效载荷，如图8所示。
图7机器人的转矩
（一），在关系到机器人的电流（乙），从仿真结果的数据
图8还表明，在机器人的功率使用模拟和测量之间的差异是约100瓦。
这已经发生，因为在仿真模型中，机器人的致动器的机械损失，和机器人的操作条件，如机器人操作的温度（如在第4.1节中提到），机器人控制单元是不包括在内。
此外，图8显示，模拟结果的功率使用量在不断减少。
这是由于这样的事实，机器人结构的模型的摩擦也逐渐减小。
图840%速机器人的功率消耗
4.3多领域仿真工具的工业机器人动力学行为分析
关于负载的影响的动态的一个工业机器人，许多研究已经进行。
几个研究人员提出了一个工业机器人的负载的初始参数的分析，以提高机器人的动态精度。
这些分析表明，质量，惯性，和机器人的有效载荷的中心位置是影响机器人的动力学[20,21]的重要因素。
图9在不同的速度的工业机器人动力学（a）和（b）不同的有效载荷
另一项研究还表明，有效载荷影响机器人的性能和它的能量消耗[22]。
然而，大多数这些研究使用的实验调查或数学计算分析的有效载荷的影响。
对于系统工程师，这些方法是不方便和耗时的。
因此，使用一个方便的方法的工业机器人的动态行为的分析是必要的。
此外，为了分析机器人的能量消耗，一个动态的行为分析是强制性的，因为工业机器人的功率消耗是密切相关的动态行为。
机器人的动态分析是围绕第六个轴，由于其高的振动。
使用数据从模拟结果的分析。
图9描述了机器人的速度响应与不同负载和不同的运行速度。
如图9所示
（1），机器人的初始速度响应不受其工作条件的强烈影响。
该机器人的控制系统是非常能减少过多的加速度。
有几个机器人的有效载荷的机器人速度响应行为是绘制在图9（b）。
它表明，较高的机器人负载导致一个较高的响应速度，特别是在运动的开始。
这表明，有效载荷是影响速度响应。
4.4机器人操作参数优化的效率和生产率
从仿真和测量结果，可以得出结论，机器人的速度和负载的强烈影响机器人的功率消耗。
该机器人具有较高的功率消耗时，速度和负载设置为更高的值。
这意味着，以降低功耗的工业机器人，工作速度和有效载荷必须减少。
然而，较慢的速度将导致较长的工作时间（因此，更高的能量消耗），在某些情况下，当需要更高的生产力，需要机器人必须执行尽可能快的最大载荷。
因此，机器人的操作参数的优化是必要的。
图10用于工业机器人操作参数优化的关键要素
在图10中描述了动态特性、功率消耗和参数优化之间的关系。
如图所示，功率消耗与动态行为有直接关系。
此外，数据从功耗和动态行为可以用来优化的机器人的操作参数。
然而，生产力要求[22]和布局约束，必须考虑。
当机器人的操作不受生产力限制时，机器人的速度可以限制它的功耗。
工业机器人的布局也将影响机器人的路径规划的定义。
有效的机器人路径规划将导致执行时间减少，从而减少能源消耗。
简单地，以优化机器人的操作参数，执行时间（相关的生产力）和功率使用（相关的效率）以及布局约束（相关的路径规划），必须考虑。
5、结论与未来研究
本文讨论了一六轴工业机器人在多工作条件下的功率消耗和动力学特性分析。
第一，商业的多领域仿真工具，基于Modelica语言进行功耗和动态行为。
之后，该模型对从实际的机器人收集的实验结果进行了验证。
结果表明，机器人的工作参数，如速度和负载，强烈影响的功耗和动态行为的工业机器人。
一个更高的负载和速度将增加一个机器人所需要的功率。
一公斤的有效载荷将增加约10瓦特的机器人功率消耗，并增加了20%的机器人的速度将增加约90瓦。
然而，由于高速运行的高生产率和运行时间短了，这些参数的优化是必要的。
此外，这项研究表明，模拟和实验的方法可以用来分析工业机器人的功率消耗。
一个很强的相关性之间的机器人操作参数和功耗被发现，证明了仿真方法的有效性。
实验和仿真结果之间的偏差是比较低的，主要是由于在电机驱动器的环境影响和机电损失。
然而，基于此结果的多域建模方法的应用可以作为一种很有前途的替代能源消耗和工业机器人的动态行为分析。
进一步的潜在的作品可以处理的机械和电气损失的机器人驱动器，以及调查的机器人控制单元的分析验证。
致谢
这项工作是由绿色工厂项目effiplas巴伐利亚巴伐利亚州从教育部支持，科学和艺术。
同时，这项工作是由OPEM项目部分支持和AIFBMWi。
参考文献
[1]paryantomerhofbrossog，J，M，FC。
两个完整的模拟方法的发展系统部件的装配。
2013年的新材料研究；769：
19-26.
[2]kleijnen少年警讯。
核查和验证的仿真模型。
操作研究杂志1995；82：
145～162。
萨金特RG[3]。
核查和验证的仿真模型。
仿真学报：
2013年；7，12～24。
[4]fritzsonP。
介绍两种建模与仿真技术和大学物理与Modelica语言系统。
新加坡：
JohnWiley&Sons；2011年。
[5]kreitlein弗兰克J，S，FGuentherRisch，高效的能源生产的策略和技术的电气操作。
IEEE国际会议会议录（在2013年工业科技：
1898—1903年。
[6]ribickis美科D，L。
工业机器人路径优化方法与异步机在关节空间的城市。
IEEE国际会议会议录（在工业电子：
2011年911915。
[7]英格曼J。
该方法和planung夙和gestaltungenergieeffizienterfabriken。
博士学位论文，涂开姆尼茨；2009年。
[8]场GY，巴德。
迭代动态编程方法：
两个最小的能源manipulators机器人轨迹规划。
会议录（国际会议IEEE机器人与自动化，1996，：
2755-2760。
[9]张勇。
beitragZurümodellgestütztenoptimalentrajektorienplanungindustrieroboter。
博士学位论文，TU柏林；1993年。
[10]哈森ÖltjenJ，C，Dortmaier美科，增强T。
energyefficient轨迹生成方法的工业机器人。
会议录（国际会议IEEE自动化科学与工程：
2012年1月7日。
[11]开姆尼茨第M，G，J克鲁格。
分析能源消费的工业机器人。
IEEE会议会议录（新兴技术和工厂自动化（2011年）：
1-4.
[12]苇嘉劳thorstenssonA，C，Blennartsonfalkmanpellicciari，P，M，F，S，利亚甲虫。
建模和优化能源消费在合作的多机器人系统。
在IEEETRANSACTIONS自动化科学与工程学院2012年；9
（2）：
423-428.
[13]wigström啊，lennartson苇嘉劳A，B，Cbreitholtz。
高水平大学能源trajectories调度优化。
在IEEETRANSACTIONS自动化科学与工程学院2013年；10
（1）：
57-64.
[14]norrlöfbjörkmanM，M。
A方法减少能源消费的大学和西安西安工业机器人工业机器人系统。
ABB公司的专利技术，WO//0420492011年。
[15]choset林奇公里，H，S）Hutchinson，遗传算法，burgardW，kavraki乐，杜伦的。
机器人的运动原理：
理论，算法和实施。
伦敦：
麻省理工学院出版社，2005年。
[16]hõimojarassõlkinA，H，Rteemets。
节能的possibilities评级1600工业机器人的控制。
诉讼的第七届国际会议研讨会的兼容性和电力电子2011；226-229.
[17]sergakiESGS，广告部，pouliezos机器人轨迹优化速度。
minimization市电激发动机的排放。
杂志和智能机器人系统2002；33：
187～207。
[18]mh5lMOTOMAN机器人的规格。
可从HTMLwww.motoman.de/，10月retrieved，2013年。
[19]paryantobrossogmerhofM，J，J，弗兰基。
机电行为分析的客户化制造细胞。
演讲笔记在2014年生产工程；389399美元。
[20]哈利勒10mW，P，以识别的有效载荷。
manipulators惯性参数的工业。
诉讼的国际会议IEEE机器人与自动化，2007，一4948。
[21]东克W。
实验机器人和有效载荷识别与应用动态补偿轨迹。
博士学位论文库，鲁汶；2004年。
[22]卢比奥瓦雷罗F，F，Sunyer夸德拉多J，J。
优化的时间trajectories工业机器人与机械，电力和能源，混合约束。
工业机器人：
国际杂志2012；39
（1）：
92—10
升级会员 