Krones开发了处理包裹的机器人数字双胞胎
挑战
通过在设计中加入动态三脚架机器人，提高自动化饮料包装系统的性能
解决方案
使用Simulink和Simscape Multibody创建一个精确的数字双胞胎，支持设计优化、故障测试和预测性维护
结果
- 机器人的性能增加
- 产品开发时间缩短
- 测试时间显著减少
“在Simulink中对数字双胞胎的模拟使我们能够获得数据和见解，这些数据或无法通过硬件测试获得，或过于昂贵和耗时。可视化的力和力矩帮助我们理解单个组件对高动态机器人的影响。”
Benedikt Bottcher,克朗
Krones Robobox T-GM包装处理机器人。
Krones Robobox是一个完全自动化的系统，可以旋转、定位并将瓶装饮料包装分组以进行托盘化。Krones最近重新设计了该系统，以增加其产量和灵活性，并减少维护要求。Robobox T-GS采用了并联运动学设计的三脚架机器人，能够以每小时500层的速度将包裹分组成预先设定的分层模式。
Krones的工程师使用了Simulink®和Simscape Multibody™开发一个数字双的三脚架机器人。他们使用这个数字双胞胎来进行模拟，帮助设计决策。现在，重新设计的系统已经投入生产，他们使用数字双胞胎来支持预测性维护和诊断操作问题。
Krones分析与模拟部门主管Thomas Albrecht表示:“我们在Simulink和Simscape Multibody中创建的数字双胞胎使我们能够优化硬件设计，缩短开发和测试时间。”Krones的研发工程师Benedikt Böttcher补充道，“今天，我们正在Robobox T-GS系统的测试阶段使用该模型——例如，通过使用记录数据运行模拟，快速优化系统行为或识别与磨损相关的系统变化。”
挑战
除了对三脚架机器人本身进行建模和模拟外，克朗斯还需要对其运行环境的关键要素进行建模。与取放机器人不同，Robobox T-GS的工作方式是在移动的传送带上滑动包裹。因此，模拟必须考虑到摩擦力、重力、马达的转动惯量以及接触力，包括包裹和传送带之间的接触力。
解决方案
Krones的工程师使用Simulink和Simscape Multibody开发了一个数字双胞胎，用于建模和模拟Robobox T-GS三脚架机器人。该团队通过从CAD软件导出的STEP文件中导入几何和惯性数据，开发出了三脚架机器人的模型。
工程师们在Simulink和Simscape多体中建立了工厂模型，添加了电机驱动，并将摩擦、接触力和其他环境影响纳入其中。
他们通过使用Simulink Design Optimization™将模型参数与从真正的三脚架机器人测试中收集的实验数据拟合，从而提高了模型的准确性。例如，他们自动估计了轴承的摩擦力矩和包装与传送带之间的摩擦系数等参数。
在模拟过程中，团队注入了故障，例如极高的摩擦力，以分析故障条件下的系统行为。
工程师们将模拟结果作为有限元方法(FEM)工具的输入，对车架和其他部件进行应力和振动分析。
他们使用三脚架机器人模型训练机器学习分类算法进行预测性维护。该算法在线分析真实机器人的传感器数据，可以在故障发生前检测到故障。
结果
- 机器人的性能增加。Böttcher说:“优化三脚架机器人设计有助于提高它的整体性能。”“一个Robobox T-GS模块每小时可分组多达500层6包，与之前的版本相比，这是一个显著的改进。”
- 产品开发时间缩短。“Simulink使我们能够考虑在不进行大量实验的情况下向我们的系统中添加抓取器或类似的组件，”Böttcher指出。“通过Simulink，我们运行了模拟，分析了这些添加对整个总成的影响，使我们能够选择和调整组件的最佳性能。”
- 测试时间显著减少。Böttcher说:“使用我们用Simscape多体创建的数字孪生体，我们可以在更少的时间内进行参数研究和运行许多模拟。”
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