众机构携手研究工业机器人能耗状况新时代

小吃 2020年06月06日

汽车消耗的电能占车身制造能耗总量的一半以上。西门子携手大众汽车和弗劳恩霍夫协会共同开发运动优化算法,大大降低了的耗电量。

一家汽车制造厂一年消耗的电能堪比一座中型城市。工业机器人是其中的能耗大户。通过优化其运动,可以将耗电量最多降低50%。

一顿凑合的早餐

一只巨型机械臂轻而易举地举起车门,并以毫米级的精度将其安装到车据业内人士透露身上。其他机械臂也几几乎同时迅速靠拢,相互之间以毫厘之距擦肩而过。这些机械臂是用来对车门进行焊接的,一时间,火花四溅。当这项任务完成之后,这些机械臂和来时一样迅速离去,而车身则滚滚向前,前往下一个装配站。这如同一场精心排演的芭蕾舞,数以千计的工业机器人在工厂随时 翩翩起舞 。然而,与舞者不同的是,机械臂不需要任何休息。但是,它们对电能的胃口则永不餍足。

一家日产千辆的汽车厂,每年可轻而易举地消耗数亿度电能 堪比一座中型城市。负责驱动传送带、机器和泵的电机,以及操作机械臂关节的电机,所消耗的电能要占工业耗电量的三分之二左右。然而,要从负责装配车身的工业机器人的控制系统中挖掘节电潜力,还有很长的路要走。

为了找出行之有效的办法,大众汽车、西门子和弗劳恩霍夫协会联合发起了一个为期三年的研究项目,细致深入地考察制造机械臂的运动。这个名为 绿色车身技术创新联盟(InnoCaT) 的项目,旨在使用高效的软件解决方案来优化生产过程,以大幅降低其耗电量。迄今为止,生产线机械臂的运动路径通常是由人工编程。机械臂运动过程中遇到的障碍物和设置安装高度时的失误,是推高耗电量的一般因素。然而,最费电的过程是机械臂频频变换运动方向时发生的减速和加速。

西门子工业的整合经理MatthiasFrische是InnoCaT一个子项目的负责人,他说: 目前,几乎所有工业机器人都尚未实现运动优化。但突发运动会造成耗电高峰和机械应力。 有鉴于此,Frische取得的一个重要研究成果是一个模拟模型,它能计算出不存在任何方向突变的优化曲线。这个模型值得称道之处在于,它不要求更换机械臂,因为它只是改进了它们的运动方式。Frische说: 这就好比学跳芭蕾舞。练习一段时间后,舞者的动作会变得更加优雅、高效,哪怕身体还是原来的。

为了开发运动优化算法,项目团队将一个典型的汽车工业机器人搬到实验室,对它执行多种不同任务时的能耗进行了分析。然后根据分析结果,创建了一个模拟模型。每一次测定之后,科学家们都要调节多种不同的参数,由此逐步确定哪些设置的节电潜力最大。Frische解释道: 人类在搬运重物时,他们会本能地以尽可能最符合人机工程学的方式运动。同样,模拟模型可以为机器人计算出实现了动力学优化的节电运动路径。这样的路径,堪比跑车在弯道上行驶的轨迹。 试验结果令项目团队惊喜不已,因为结果表明,优化路径的节电潜力高达10%到50%。Frische补充道: 通过从突发运动改为弧线运动,机械臂的机械应力得以降低,从而降低了维护要求,缩短了停工时间。


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