克朗斯开发包装处理机器人数字双胞胎
挑战
通过在设计中加入动态三脚架机器人来提高自动饮料包装系统的性能
解决方案
使用Simulink和Simscape Multibody创建精确的数字孪生体，支持设计优化、故障测试和预测性维护
结果
- 机器人性能提升
- 缩短产品开发时间
- 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通过硬件测试无法获得的数据和见解，或者这些数据和见解既昂贵又耗时。将力和力矩可视化，有助于我们理解单个组件对高度动态机器人的影响。”
本尼迪克特Böttcher克朗斯
Krones Robobox T-GM包装处理机器人。
克朗斯机器人盒子是一个全自动系统，旋转，定位和分组包装瓶装饮料托盘化。Krones最近重新设计了该系统，以提高产量和灵活性，并减少维护要求。Robobox T-GS结合了一个具有平行运动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定义的层模式。
克朗斯的工程师使用Simulink®和Simscape Multibody™开发数字双三脚架机器人。他们使用这个数字双胞胎来运行模拟，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，通过使用记录数据进行模拟，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。与取放机器人不同的是，Robobox T-GS的工作原理是在移动的传送带上滑动包裹。因此，模拟必须考虑摩擦、重力、电机的惯性矩和接触力，包括包裹和皮带之间的接触力。
解决方案
克朗斯的工程师使用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，开发了三脚架机器人模型。
工程师们在Simulink和Simscape Multibody中建立了工厂模型，添加了电机驱动，并考虑了摩擦、接触力和其他环境影响。
他们使用Simulink Design Optimization™将模型参数与从真实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，它们自动估计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，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来训练机器学习分类算法，以进行预测性维护。该算法在线分析真实机器人的传感器数据，能够在故障发生前检测到故障。
结果
- 机器人性能提高。“优化三脚架机器人的设计有助于提高其整体性能，”Böttcher说。“一个Robobox T-GS模块每小时可组多达500层6包，比以前的版本有了显著的改进。”
- 缩短产品开发时间。“Simulink使我们能够考虑在我们的系统中添加抓取器或类似的组件，而无需进行大量的实验，”Böttcher指出。“通过Simulink，我们进行了模拟，分析了这些添加对整个装配的影响，使我们能够选择和调整组件以获得最佳性能。”
- 测试时间显著减少。“使用我们用Simscape Multibody创建的数字双胞胎，我们可以在更短的时间内进行参数研究并运行许多模拟，”Böttcher说。
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