産業用ロボット加工のロードとアンロードの応用 | PTJ ブログ

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産業用ロボットの機械加工のロードとアンロードのアプリケーション

2021-08-21

産業用ロボットの機械加工のロードとアンロードのアプリケーション


この記事では、最初に、産業用ロボットの機械加工のロードおよびアンロードアプリケーションの構成、アプリケーションの重要性と特性、および産業用ロボットの機械加工のロードとアンロードアプリケーションにおける産業用ロボットの剛性と精度の詳細な分析、および衝突後の迅速な回復の問題を紹介します。失敗。 問題を詳細に分析し、主要な解決手法を分析します。 すなわち、端末負荷自動識別技術と動的トルクフィードフォワード技術、衝突検出技術、ゼロ点回復技術、そして最後にヒューマンマシンコラボレーションと情報融合の将来の開発動向を提案する。


産業用ロボットの機械加工のロードとアンロードのアプリケーション
産業用ロボットの機械加工のロードとアンロードのアプリケーション。 -PTJ CNC機械加工 オンラインストア

CNC 工作機械の人気に伴い、CNC 工作機械の搬入出が自動化されることを望むユーザーが増えています。 一方で、工作機械を管理する労働者の数が増加し、人件費が削減され、生産効率と品質が向上します。 産業用ロボットの大規模応用は自動車産業に端を発しています。 自動車産業のアプリケーションが飽和するにつれ、一般産業ではロボットに対する意識が高まっています。 1990年代以降、産業用ロボットは一般産業における溶接、パレタイジング、スプレー、積み降ろし、研磨、研削などの分野で広く使用されるようになりました。 本稿では産業用ロボット加工の搬入出システムに焦点を当てます。

産業用ロボット加工ロードおよびアンロードシステムは、主に加工ユニットおよび自動生産ラインへのブランク加工のロード、加工済みワークのアンロード、工作機械と工作機械間のワークの搬送、および実現するためのワークの反転に使用されます。旋削、フライス加工、研削。 切断や穴あけなどの金属切削工作機械の自動加工。

ロボットと工作機械の緊密な統合により、自動生産のレベルが向上しただけでなく、工場の生産効率と競争力も向上しました。 一般の工場における部品の加工工程は、複数の工作機械、複数の工程で連続的に加工する必要があるのに対し、積み込み、積み降ろしといった機械加工は繰り返し連続作業が必要であり、作業の一貫性と正確性が求められます。 人件費の上昇と生産効率の向上による競争圧力により、加工能力の自動化の度合いと柔軟な製造能力が工場の競争力向上の障壁となっています。 ロボットは人手による積み下ろし作業を代替し、図1に示すように自動給餌ビンやベルトコンベアなどにより効率的な自動積み下ろしシステムを実現します。

加工技術の要件に応じて、24 台のロボットで XNUMX 台以上の工作機械の積み下ろし作業に対応できます。 ロボットによる XNUMX 対多のロードおよびアンロード システムでは、ロボットが異なる工作機械へのブランクと加工部品のピッキングとプレースを完了するため、ロボットの使用効率が効果的に向上します。 ロボットは、工作機械の組立ラインの直線レイアウト上で、地上に設置されたレールを介して往復作業を実行できるため、工場スペースの占有を最小限に抑え、製品の異なるバッチの異なる作業手順に柔軟に適応できます。 スイッチングロボットは過酷な環境でも継続的に稼働できます。 、XNUMX時間稼働し、工場の生産能力を完全に解放し、納期を短縮し、市場競争力を向上させます。

1 産業用ロボットの加工搬入出用途の特徴

  • (1) 高精度の位置決め、素早いハンドリングとクランプにより、動作サイクルが短縮され、工作機械の効率が向上します。
  • (2) ロボットの安定した動作と信頼性により、不合格品の削減と品質の向上に効果的です。
  • (3) 疲労のない連続稼働で工作機械のアイドル率を低減し、工場の生産能力を拡大します。
  • (4) 高度な自動化により、単品製造の精度が向上し、量産効率が向上します。
  • (5)柔軟性が高く、新しい業務や新製品にも素早く柔軟に対応し、納期を短縮します。

2 産業用ロボットの加工と積み下ろしの適用における課題

2.1 剛性と精度の問題

加工ロボットは一般的なハンドリングロボットや掴みロボットとは異なります。 加工ツールに直接触れる作業です。 その動作原理は剛性と精度の両方を考慮する必要があります。 タンデムロボットは高い繰り返し位置決め精度を持っていますが、加工、組立、剛性などの総合的な要因により軌道精度は高くなく、研削、研磨、バリ取り、切り込みなどの用途に大きな影響を与えます。機械加工分野。 したがって、ロボットの剛性とロボットの軌道の精度が加工ロボットが直面する主な問題となります。

2.2 衝突問題

ほとんどの加工ロボットは、旋削、フライス加工、平削り、研削などの工作機械と連携して動作します。 ロボットが加工を実行するときは、デッドゾーンとワーク間の干渉や衝突の問題に特別な注意を払う必要があります。 衝突が発生すると、工作機械とロボットの両方を再校正する必要があり、障害回復にかかる時間が大幅に長くなり、出力の損失が発生し、ひどい場合には機器の損傷につながる可能性があります。 衝突前後の認識は、機械加工ロボットの安全性と安定性が直面する主な問題です。 加工ロボットにはエリア監視機能や衝突検知機能が特に重要です。

2.3 障害発生後の迅速な復旧の問題

ロボットの位置データはドライブのモーターエンコーダーを通じてフィードバックされます。 シャフト 動き。 長期間の使用により、機械構造やエンコーダの電池、ケーブルなどにより、ロボットのゼロ位置(基準位置)がどうしても狂ってしまいます。 ゼロ位置が失われた後、ロボットはそれを記憶します。 プログラムデータには実質的な意味はありません。 このとき、ゼロ位置を正確に復元できない場合、ロボットのジョブ回復作業負荷が膨大となるため、ゼロ位置回復問題も特に重要である。

3 つの主要なソリューション

3.1 端荷重自動識別技術と動的トルクフィードフォワード技術

自動端荷重識別技術により、ロボットの端荷重の質量、重心、慣性を識別できます。 これらのパラメータはロボット ダイナミクス フィードフォワードで使用でき、サーボ パラメータと速度計画を調整することで、ロボットの軌道精度と高い動的パフォーマンスを大幅に向上させることができます。

ダイナミック トルク フィードフォワード技術は、従来の PID 制御をベースに、トルク フィードフォワード制御技術を追加しました。 この機能は、ロボットなどの静的情報と、速度や加速度などのリアルタイムの動的情報に応じて軌道経路を計画する際に、ロボットダイナミクスモデルと摩擦モデルを使用して最適な駆動力またはトルクを計算し、その計算値を得ることができます。フィードフォワード値として送信されます。 コントローラに電流ループ内のモーターの設定値と比較させ、最適なトルクを得ることで各軸の高速かつ高精度な動作を駆動し、エンドTCPのより高い軌道精度を実現します。

3.2 衝突検知技術

この技術はロボットダイナミクスモデリングに基づいています。 ロボットまたはロボットの先端負荷が周辺機器と衝突した場合、ロボットは衝突によって発生する余分なトルクを検出できます。 このときロボットは自動的に停止するか、衝突方向と逆方向に低速で移動します。 衝突による損失を回避または軽減するために走行します。

3.3 ゼロ点リカバリ技術

通常のゼロ点校正方法では、ゼロマーク合わせが完了した後でも一定の誤差が生じます。 誤差の大きさはゼロマークの処理品質やオペレータの姿勢に依存し、この部分の誤差は処理要件の改善や操作トレーニングによって取り除くことはできません。 。 この技術を利用することで、ロボットがゼロ点を見失った場合、ロボットをゼロ点付近まで移動させ、溝やケガキ線を正確に合わせることができます。 このとき、ロボットが正確にゼロ位置に復帰できるように、モーターのエンコーダ値を読み取って補正量を決定します。

4 今後の開発方向性

4.1 人間と機械のコラボレーション

現在、産業用ロボットの用途のほとんどはワークステーションや組立ラインであり、人間との接触や協力はありません。 将来的には、人間とロボットの協力は、より複雑な生産プロセスにとって非常に重要な開発方向となるでしょう。 産業用ロボットが人と機械の協調を実現するために解決すべき重要な課題は、人間の動作をどのように認識するか、人間とどのように対話するかであり、最も重要なことは、人間と機械の協調における安全メカニズムをどのように確保するかです。 人と機械の連携を実現し、人の安全を確保しつつ、今後の重要なトレンドとなる生産リズムにも十分配慮する必要があります。 近年、人と機械の協働ロボットがいくつか登場していますが、安全性を確保する条件下では比較的ビートが遅く、安定性を向上させる必要があります。 さらに重要なのは、アプリケーション シナリオとの統合が速くなり、適切なアプリケーション シナリオを見つけることができるということです。 土地開発と促進。

4.2 情報の融合

将来のスマートファクトリーには、モノのインターネット、センサー、ロボット、ビッグデータが統合されます。 産業用ロボットは、最も重要な基本機器の XNUMX つとして、マルチセンサーと効果的に対話するだけでなく、MES などの上位システムと通信する必要があります。 システムは情報交換を行います。 モノのインターネットとビッグデータに基づいて、上位レベルはプロセスデータの抽出、プロセスプログラムの最適化、または機器の遠隔診断とメンテナンスを実行し、産業用ロボットに指示を出してインテリジェント制御プロセス全体を完了します。 したがって、産業用ロボットの情報融合は非常に重要な開発トレンドとなるでしょう。

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