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减少工业机器人在制造系统中的能耗

1 绪论

机电一体化行业常常使用工业机器人作为其自动化制造系统的主要组成部分，特别是在处理和材料加工过程。机器人的重复性，准确性，速度和效率是这样做的主要原因。通过在制造系统中运用工业机器人，工业能够降低运行成本，提高生产力。然而，由于目前关于二氧化碳排放有严格的政策和能源成本的上升，所以减少工业机器人的能耗是我们所渴望的。这是因为工业机器人的能源消耗约为生产过程消耗的总电能的8%。因此，为了提高制造系统效率，减少工业机器人的能量消耗非常重要。此外，关于工业机器人的能源消耗分析的研究可以帮助制造商界定面临生产系统新挑战的战略，例如能源供应的能源灵活性，这是由于可再生能源的广泛使用引起的。

可以在制造系统开发的不同阶段实现工业机器人的能耗降低：在生产计划，调试过程或在优化阶段。在生产计划阶段，当涉及制造过程的决策得到解决时，规划工程师将更加灵活地优化流程，并通过几种方法确定降低能源消耗的策略。在工业机器人的背景下，在这个阶段，可以提高效率，例如通过优化工业机器人运行时间表和选择能耗低的工业机器人或优化工业机器人运行参数及其运行条件。同时，在调试阶段，可以通过消除等待时间和减少工业机器人的空闲时间来降低能耗。在这个阶段，减少工业机器人的能耗并不如生产计划阶段那么灵活; 必须考虑诸如制造生产率等许多制约因素。在过程优化阶段降低工业机器人能耗的方法有更严格的限制; 在这个阶段，工程师不能改变工业机器人的硬件设备或制造系统的生产率。例如，可以通过使用时间缩放方法更早地释放执行器制动器并实现最佳轨迹来启动能量减少方法。我们的研究的目的是开发一个可用于分析功耗和动态行为的工业机器人模块化模型。 因此，它可以用于开发自动化制造系统，特别是在过程规划和过程优化阶段。 这是因为在早期开发阶段只有有限的能源数据可用，在流程优化阶段，对现有制造系统进行实验调查的优化方法需要很大的努力和时间。此外，本文还旨在总结过去20年的研究现有方法，其目的是降低制造系统中工业机器人的能耗。本文的其余部分结构如下：第二部分回顾了研究人员和业界为减少IR的能源消耗而开发的现行方法。此外，对这些方法的讨论以及IR能源消耗领域的研究潜力 也将介绍。第3节描述了开发IR模块化模型的建模方法。在这方面，开发模型的应用呈现了电子生产线的案例研究。此外，本节还提供了实验验证。第4节介绍了模拟和实验调查的结果及其讨论。最后，第5节讨论结论和未来工作。

2降低IR能耗的现有方法

本节介绍了研究人员提出的减少IR作为制造系统一部分的能源消耗的几种方法。这些包括基于理论，实验或建模和仿真方法的能量减少方法。此外，还将介绍由行业提供的并且可商业化获得的能量减少方法。目前，有三种主要方法用于降低研究人员开发的IR的能量消耗：开发节能运动规划算法，优化IR运行参数，优化IR运行计划（见图1）。

这些方法的详细讨论将在以下小节中介绍。

2.1制定节能运动规划

研究节能运动规划的发展是减少IR能源消耗的最古老的方法。在20世纪60年代后期，Stepanenko[9]提出了一个最佳的能量消耗轨迹问题。之后，该方法成为降低IR能量消耗的常用方法之一。在[1,10]中提出，考虑IR系统动力学，通过分析方法对该方法进行了经典调查。但2000年后，实验研究变得较为常用[11-13]。 此外，由于模拟能力，许多最近的研究人员使用模拟和建模方法，例如[14-16]。 此外，使用仿真方法的研究人员通过将其与实验调查进行比较，通常验证其模拟结果。

为了确定最佳运动规划，必须考虑许多限制。从文献中得到最广泛认可的优化约束是环境约束（例如碰撞），动态行为（例如振动，扭矩，速度和加速度），能量消耗和执行时间。 例如，在[17-19]中可以找到基于碰撞约束优化IR能量消耗的详细方法，而基于最优时间轨迹的那些可以在[20]中找到。

生成有效运动规划的标准程序从定义起始点，最终点和夹持器路径的参考点开始[21]。

Bjuml;orkenstam等 [19]建议在制定节能运动规划时，应至少执行三个步骤：

（i）发展自由碰撞运动规划，

（ii）制定最佳控制问题来遵循一个确定的路径，

（iii）解决和优化改进的运动规划。

同时，[20]中提出了更为复杂的优化标准，不仅关注碰撞约束，而且还关注与IR生产力和质量有关的最小执行时间和最小抖动。

使用节能运动规划方法的另一项研究可以在[22,23]中找到。 在研究中，他们发现了通过优化其运动规划而不改变系统配置来减少IR的能量消耗的解决方案。所提出的方法是以机器人从最后一个处理点到机器人的原始位置的运动的时间尺度进行的， 通过减少机器人制动器的时间释放。在其方法中使用了建模和实验研究。以机械和电气损耗为细节，对作为IR的主要组成部分的电机驱动器进行了详细的建模[8]。虽然这些方法已经成功测试，能够显着降低IR的能量消耗，但是开发的方法仅适用于特定的IR机器人模型。

Roszlig;mann等人[24,25]开发了一种用于分析IR运动规划对IR能量消耗的影响的模拟环境。开发的仿真环境是基于计算机器人每台电机的能耗 轴。 另一种专注于运动规划优化的方法可以在[26]中找到。 该方法通过IR电机驱动器中的内部DC总线的能量交换放大并优化常见的点对点（PTP）轨迹来进行。 一般来说，在过去20年中，运动规划优化的主要目标是通过开发有效的路径规划和无碰撞运动来减少IR的能源消耗[27,28]。

2.2优化IR的运行参数

几个研究者提出优化其能量消耗的优化方法。例如，在[29-32]中可以发现实验研究，其中使用了一个特定的IR进行调查。在以前的作者的作品[33,34]，进行了模拟和实验研究。 在这里，开发了一种机器人模型，以克服仅适用于特定机器人模型的实验调查的缺点。 之后，采用实际的措施来验证IR模型。

使用这种方法降低IR的能源消耗在生产计划阶段使用非常强大，因为在制造系统建立之后，IR的运行参数改变了生产率，使得在大多数情况下，这种方法是无法实现的。 然而，通过结合模拟方法和实验验证，该方法不仅可以用于生产计划阶段，还可以在优化过程阶段，因为新工艺流程需要改变制造系统的过程。 从系统工程师的角度来看，这种方法非常强大，因为不需要更改IR系统的软件或硬件。

2.3调度IR操作

调度IR操作是另一种广泛用于降低制造系统能耗的方法。 该方法通过减少IR的工作时间，空闲时间和优化IR子任务的机器人序列来优化IR的工作进度[35-37]来启动。 实施这种方法的一个例子是在周末的无生产周期期间自动启动和关闭IR。基于[7]，汽车行业的IR能源消耗量估计的年节约潜力约为31％ （见图2）。使用这种方法的目的是通过优化IR调度来减少运行时间和最小化空闲时间。这种方法对于操作工程师来说也是非常方便的，并且是其他方法不可能实现的最有效的解决方案。 使用自动化系统的新标准通信协议，PROFIenergy是该方法的一个示例实现[38]。

2.4商业和工业解决方案

已经可用的商业解决方案主要基于由ABB制造商开发的建模和仿真方法，例如由ABB开发的RobotStudio。 在RobotStudio中，有一个信号分析仪工具箱可用于预测ABB机器人的能耗[39]。 使用该工具，可以预测IR在几种运行参数下的能量消耗。 此外，研究所MMI的研究人员Aachen[40]也开发了一种软件工具，用于分析可用于航空航天和工业自动化等几个应用的机器人的能源消耗，并更加重视运动规划 分析。 来自西门子的另一个商业软件工具Tecnomatix将在未来几年内提供一个解决方案，在其制造系统包中使用IR的能耗模型; 目前，软件仍处于测试阶段[41]。

除了主要用于研究方法的上述方法之外，还有几种在工业中也被使用的方法。 根据[7，42]行业用于降低IR能耗的常用方法如下：

bull;在某一制造过程中选择能耗低的IR

bull;降低IR组件的重量

bull;优化IR轨迹

bull;优化红外线操作时间

bull;实施智能机械制动系统

从工业的角度来看，这些方法在不改变现有制造系统的情况下，更为相关和易于实施。

2.5讨论和建议

虽然已经提供了许多用于降低IR能量消耗的解决方案，但是每个方法都有其优点和缺点。 优化IR的运动规划可以显著降低能源消耗;然而，这种方法是从理论角度才有意思，但实际情况下却意义不大，因为改变现有的IR硬件系统要求的工作量和成本很大 [8]。 因此，这种方法只能从IR制造商的角度出发，它具有开发IR控制系统的能力。 操作工程师在实施此方法时具有较小的灵活性。

在能源价格和能源政策要求不断提高的基础上，优化IR的运行参数，以降低能源消耗。 因此，研究人员仍然很少研究这种方法。 然而，这种方法只能在生产计划阶段有效地使用，而制造系统的生产率是有计划的。 为了克服这个限制，当需要优化现有的制造过程时，将仿真模型并入该方法是非常有利的。

目前的商业解决方案仍然限于分析特定的IR模型，仅关注其环境条件，这限制了IR内部组件的仿真。 制造系统过程规划的集成解决方案尚不存在。这使得分析和优化过程耗费时间并且成本较高。 优化IR操作时间也可用于降低制造系统的能耗。 该方法的实现主要发生在生产计划阶段，因为该方法需要特定的硬件和软件配置。 工业方法也是有用的，但主要仅适用于特定制造系统中的某些制造过程。

在这些方法中，建模和仿真得到了研究人员的深刻关注，因为它们能够以合理的成本轻松分析IR系统[33]。此外，IR仿真模型可用于几个制造系统的开发阶段，在生产计划中用于预测IR的功耗或优化阶段，以优化制造过程，而无需进行实验调查。 建模和仿真方法是IR能量优化的最佳解决方案。 因此，在本研究中，提出了基于多域仿真范例开发的IR模块化模型，用于分析和优化IR的能量消耗和动态行为。

3降低IR能耗的建模与仿真方法

在本节中，提出了模拟方法作为分析能量消耗和IR的动态行为的解决方案。 首先，本节介绍了模块化IR模型的开发方法，其具有机械和电气损耗的详细模型。 之后，使用模拟和测量结果之间的比较研究来呈现IR模型的验证。

3.1开发IR的动力学和能量模型

利用Catia系统工程软件工具（见图3），利用Modelica语言开发了工业机器人动力学模型，该软件工具用于分析功率消耗和IR的动态特性。本文提出的模型基于扩展模型 在[33]中开发出来，在此仿真模型中强调了其电机驱动的机械损耗和电气损耗的改进。

基本IR模型的组件，例如电动机驱动模型，电动机控制器，车身模型或变速器模型，都存储在Modelica库中。因此，它可以用于分析几个机器人模型的动力学和功耗。在本研究中，模型的初始参数主要来自实际的机器人规格。例如，对于案例分析，开发了Motoman MH5L模型，其使用[43]的输入参数和机器人平台的实际测量。对于其他机器人型号，除了使用IR规格外，还会执行近似。例如，通过使用CAD软件工具来计算几个IR模型的惯性张量，例如用于近似IR的惯性张量的Solid Edge或/和Catia.CAD软件是研究人员通常使用的，因为它可以减少开发时间和努力，如[44]所示。工业机器人结构的惯性张量的详细近似方法可以在[45]中找到。为了创建机器人的运动，使用了Modelica标准库中的标准路径规划模型（PTP和PTP2）。

作为案例研究，使用包含几个组装系统组件（包括工业机器人）的通用接触模块（UCM）单元。UCM电池被用作测试平台，作为电子元件生产设备的一部分[参见图 4]。

3.2 IR模型中的功率损耗

由于其对功耗模拟结果的重要影响，IR在机械和电气两方面的功率损耗对于开发高精度IR模型是重要的。 IR的时间0-t的功率（P）和能量消耗（W）可以如公式 1 [30,46]。 该方程式表明，机器人的扭矩（T），其角速度（omega;）和机械和电气效率（eta;m，eta;e）对机器人的功率和能量消耗有很大的影响。 因此，预期在几种有效载荷和运行速度下分析IR，并开发出精确的IR功率损耗（机械损耗和电气损耗）。

(1)

功率损耗发生在工业机器人的每个部件中，可以按以下方式分类：

IR身体机构的功率损耗。 该部件中的功率损耗主要是由于IR结构的机械摩擦，例如齿轮传动和齿轮轴承中的摩擦以及IR的每个接头中的摩擦以及由于润滑效应引起的摩擦损失引起的。 IR模型中的摩擦损耗基于库仑和粘性摩擦力，这取决于速度和输入扭矩[47]。

IR电机驱动器的功率损耗。 IR的驱动系统用于启动机器人结构。 大多数六轴IR使用永磁同步电机（PMSM）作为主电机驱动器[8]，而有些则使用感应电动机驱动。 该部件中的电力损耗也发生在普通电机中。 在电动机驱动中，这些损耗如表2所示，在我们的IR电动机驱动模型中，所有这些损耗都配备了所有这些损耗，即铁芯损耗（pc），风阻和摩擦损耗（pf），定子和转子损耗 ），以及杂散负载损耗（ps）。 使用Modelica建模的每个电机损耗（ploss）的模型在公式2.所有不同的电机驱动损耗均基于表2中的等式制定。

(2)

使用这些方程的电动机驱动损耗的评估由Modelica Associations [49]进行，如图5所示，其用异步感应电机进行。

IR电机控制系统的功率损耗。 该损耗还包括电动机及其整流器中的逆变器损耗。 在电动机可以使用电动机之前，电流和电压首先流入电动机控制系统部件，如电力转换器，AC / DC模块（整流器）和DC总线。 在这个

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