克朗发展Package-Handling数字双机器人
挑战
增加一个自动饮料包装系统的性能,通过融合一个动态三脚架机器人设计
解决方案
使用仿真金宝app软件和Simscape多体来创建一个精确的数字双支持设计优化、故障测试和预测性维护金宝app
结果
- 机器人的性能增加
- 产品开发时间缩短
- 测试时间显著降低
“模拟数字双模型使我们获得数据和见解,要么不可能得到通过硬件测试或过于昂金宝app贵和耗时。可视化的力量,时刻帮助我们理解单个组件的影响在一个高度动态的机器人。”
Benedikt Bottcher,克朗
的克朗Robobox T-GM package-handling机器人。
的克朗Robobox是一个完全自动化的系统,,位置,和组包的托盘化运输瓶装饮料。克朗最近重新设计了系统增加其输出和灵活性和减少维护需求。的Robobox T-GS,包含一个三脚架机器人平行运动设计,可以分组包到预定义的层模式的速度每小时500层。
克朗工程师使用仿真软件金宝app®和Simscape多体™开发数字双三脚架的机器人。他们使用这个数字双运行模拟,帮助通知设计决策。现在重新设计的系统在生产中,他们使用数字双支持预测性维护和诊断操作问题。金宝app
“我们创建的数字双模型和Simscape多体使我们优化我们的硬件金宝app设计,并缩短开发和测试周期,”托马斯·阿尔布雷特说,克朗的分析和模拟。克朗Benedikt Bottcher、研发工程师,补充道,“今天,我们使用的是这个模型的测试阶段Robobox T-GS系统的例子,通过运行仿真使用记录数据快速优化系统行为或识别wear-related系统变化。”
挑战
除了建模和模拟三脚架机器人本身,克朗需要模型关键元素的环境中运作。与拾起并定位机器人不同,Robobox T-GS通过滑动包在一个移动的传送带。因此,模拟必须考虑摩擦,重力,马达的转动惯量,和接触力,包括包和皮带之间的接触力。
解决方案
克朗工程师使用仿真软件和Simscape多体金宝app开发建模和模拟数字双Robobox T-GS三脚架机器人。三脚架的团队开发了一个模型机器人通过导入几何和惯性数据从步骤文件从CAD软件出口。
工程师们建造了工厂模型在仿真软件和Simscape多体,增加马达驱动器和结合摩金宝app擦,接触力和其他环境影响。
他们改进模型,利用仿真软件设计优化的准确性™适应模型参数测试的实验数据收集机器人真正的三脚架。金宝app例如,他们自动估计参数,如轴承的摩擦力矩和包之间的摩擦系数和传送带。
在模拟团队注入的断层,比如极高的摩擦,在故障条件下分析系统行为。
工程师们用仿真结果作为输入有限元方法(FEM)工具进行应力和振动分析框架和其他组件。
他们使用三脚架机器人模型训练预测维修的机器学习分类算法。该算法分析了传感器数据的真实机器人在线和可以检测故障发生之前。
结果
- 机器人的性能增加。“优化三脚架机器人设计帮助改善其整体性能,“Bottcher说。“一个Robobox T-GS模块组每小时高达500层的状况,显著提高以前的版本”。
- 缩短产品开发时间。”金宝app模型使我们考虑将攫取者或类似的组件添加到我们的系统中没有广泛的实验,“Bottcher指出。”模型,我们金宝app运行了模拟分析这些增加整个装配的影响,使我们能够选择为最佳性能和尺寸组件。”
- 测试时间明显减少了。“用我们创建的数字双Simscape多体,我们可以执行参数研究和许多在更少的时间内模拟运行,“Bottcher说。
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