ロボットの速度を向上させる適切な減速機 効率化
エネルギー価格は大きく変動し、資源はますます不足しているため、特に産業環境では、再生可能資源の利用とエネルギー消費量の削減に向けた努力が必要です。 メーカーが駆動ユニットなどのエネルギー損失の点でより高い効率を備えたロボットを検討する主な理由は、コスト削減です。 多くの場合、再生可能エネルギーを活用する新しい方法を開発するよりも、現在のシステムの効率を高める方が実現可能です。
課題は、耐荷重能力、精度、コンポーネントのサイズ、騒音レベルに大きな妥協を強いることなく、より高いエネルギー効率を実現することです。 この記事では、なぜ効率が重要なのかを探り、特にデルタロボットにおける減速機の効率を比較し、強化のためのさまざまな戦略について説明します。
ロボットアプリケーションで効率が重要な理由
効率は、エンジニアが機械を設計および構築する際に考慮する最も重要な要素の XNUMX つです。 これは入力電力に対する出力電力の比率であり、通常はパーセントで表されます。ここで、電力はトルクと速度の積です。
これにより、効率を表す次の式が得られます。
効率は、消費されるエネルギーのどれだけがシステム内で有用な方法で直接利用されるかの要素であることを考慮すると、メーカーがより効率的なソリューションを検討する主な理由は、コストの削減です。 しかし、それ以上のものがあります。
- コストの削減： より効率的なロボットは、同じタスクを実行するのに消費するエネルギーが少なくなります。 これにより、時間の経過とともに、特にエネルギー集約型の産業やアプリケーションにおいて、エネルギーコストの大幅な節約につながる可能性があります。
- より長い寿命： より効率的に動作するロボットは、通常、発生する熱と振動が少なく、磨耗も少なくなります。 これにより、ダウンタイムが短縮され、ロボットの寿命が延び、メンテナンスコストが削減されます。
- より低い設置面積: 持続可能性と二酸化炭素排出量の削減への注目が高まる中、エネルギー効率の高いロボットを使用することで、企業は環境目標を達成し、グリーンインセンティブやグリーン認定の資格を得ることができる可能性があります。
- 改良されたバッテリー: モバイル ロボットはバッテリーをより効率的に利用できるため、バッテリーの小型化または稼働時間の延長につながります。
- 人に優しい環境： より効率的なシステムは熱や騒音の発生が少なく、人間と一緒に使用するのにより適しています。
- コントロール性能の向上: 振動と摩擦が減少することで動きがスムーズになり、制御性と再現性が向上します。
全体として、エネルギー効率の高いロボットの初期費用は高くなりますが、長期的なエネルギーコストの節約、生産性の向上、およびメンテナンスの潜在的な削減が可能になります。 価格を補う 長い目で見れば。
減速機の効率に影響を与える要因
減速機は、ギアボックス、ドライブ、またはトランスミッションとして知られることが多く、多くの機械に不可欠なコンポーネントです。 モーターから出力デバイスに電力を伝達するため、エネルギー効率を高めるために使用するのに理想的なコンポーネントです。
減速機の効率は さまざまな要因に影響される内部形状、摩擦、潤滑、荷重分散など。 ギアボックスに使用される設計と材料も、その効率に大きな影響を与えます。 内部的には、主に電力が 摩擦で失われる 間に 内部可動部品 (ギアの歯など)、熱、振動、騒音が発生する可能性があります。 機械設計者の目標は、ギアボックスが必要なトルクを出力デバイスに確実に伝達できるようにしながら、摩擦損失を最小限に抑えることです。
効率を上げる方法
デルタロボット は、梱包、組み立て、検査などの高速軽荷重ピックアンドプレース用途で広く使用されているパラレル ロボットです。 これらは共通のベースに接続された XNUMX 本のアームで構成されており、これにより XNUMX 次元のドーム状の空間内を移動できます。
デルタロボットは高速かつ高精度な動作が求められるため、 エネルギーが失われます ブレーキ段階でロボットを停止します。 そのエネルギーを制動抵抗器で費やす代わりに、エネルギーをコンデンサに蓄えたり、コンデンサを通じて別のモーターに供給したりすることができます。 DCバス。 この場合、減速機の効率が高ければ、より多くのエネルギーを回生できることになります。 デルタ ロボットの効率が高いと、サイクル タイムが短縮され、精度が向上し、エネルギー消費が削減され、磨耗が少なくなります。 部品間の摩擦により振動が発生し、動作精度に大きな影響を与える場合があります。 特に、電気チップなどの小型コンポーネントの製造での使用では、精度が最も重要です。
デルタ ロボット用のギアボックスの最も一般的な選択肢は次のいずれかです。 惑星の or 波動歯車。 遊星ギアボックスは、複雑さと精度を犠牲にして、より高い効率とトルクをもたらしますが、ハーモニックバージョンは、効率を犠牲にして、高い精度を提供します。 しかし、両方の長所を活かす方法があるとしたらどうでしょうか?
デルタロボットの効率化
減速機の効率を高めるには、次のようなさまざまな方法があります。 摩擦を減らす またはデザインを変更する。 摩擦を減らす XNUMX つの方法は、高品質のベアリングを使用することです。これにより、エネルギー損失の量を減らすことができます。 潤滑を改善すると、摩擦と摩耗が減少し、効率も向上します。 使用する より効率的な材料セラミックや複合材料なども、重量と摩擦を軽減することで効率を向上させることができます。
摩擦を減らすために減速機の設計を変更することも効率を高める方法になりますが、これにはより多くの時間とリソースが必要になります。 ギアの歯の噛み合いによる動力損失を軽減または排除するために、より良く噛み合う部品を備えた、または滑らかな表面を備えたギアボックスを設計する努力がなされてきました。
より高い効率の恩恵を受けることができ、簡単な設計と低負荷によりそのような変更がより簡単に実装できるアプリケーションの XNUMX つは、デルタ ロボットです。
この Archimedes Drive: 高効率かつ高精度なソリューション
この Archimedes Drive 効率 85 ～ 95% 以上の高効率減速機です。 滑らかで中空のトラクションローラーを備えた特許取得済みの複合遊星トラクションシステムを使用しています。 この設計により、減速機の摩擦が低く、トルク密度が高く、デルタ ロボットでの使用など、高速かつ高精度の用途に最適です。
従来の歯車の代わりにトラクションローラーを使用することで、 バックラッシュを完全排除、また、連続的な転がり牽引接触により部品の磨耗が少なくなります。 振動とノイズは大幅に最小限に抑えられ、より多くの入力電力が有用な出力動作に変換されます。
Archimedes Drive、トラクションローラーのクリープにより、少量の出力速度が「失われます」。 この動作は、摩擦が効率損失のほとんどを引き起こすほとんどの減速機構とは異なります。 滑らかな転がり接触により、 Archimedes Drive、摩擦損失が小さく、入力トルクに対する出力トルクの比率（またはトルク効率）が高くなります。 全速力および全負荷条件下で最大 95% の効率を示し、一段減速で高い比率が得られます。
さまざまな種類のドライブテクノロジーの比較
減速機にはさまざまな種類があり、それぞれに効率に関する長所と短所があります。
- 拍車 ギヤは最も単純なタイプの減速機であり、94% ～ 98% の高い効率を持っています。 ただし、騒音が大きく、高トルクの用途には適していません。
- ヘリカル 減速機はスパーよりも効率が低く、効率は 92% ～ 96% です。 また、より静かでスムーズで高トルクの用途に適していますが、歯が滑るため精度はあまり信頼できません。
- 精密遊星歯車 ギアボックスは 94% ～ 97% の高効率を備え、コンパクトで高トルクを処理できます。 欠点は、高価であり、製造が複雑なことです。
- 波動歯車 減速機は高い精度と精度を備えていますが、効率は 70% ～ 80% と低くなります。
- 別の解決策は、 ダイレクトドライブモーター 負荷を直接駆動するため、減速機の必要がなくなります。 このモーターの全体的な効率レベルは 98% ですが、処理できるペイロードは低いため、モーターと負荷の間の複雑なセットアップが必要です。 以下の表 1 に簡潔な概要を示します。
| 種類 | 効率 （％） | 精度 (最小角) | Advantages |
|---|---|---|---|
| プレシジョンプラネタリー | 94-97 | 1-10 | コンパクト、高トルク、低バックラッシ |
| 波動歯車 | 70-80 | 0.5-3 | 高精度・高精度、低バックラッシ |
| Archimedes Drive | 85-95 | 0.2 | バックラッシゼロ、極めて高精度、低騒音 |
まとめ
減速機では効率が非常に重要であり、機械を設計および構築する際には効率を考慮することが不可欠です。 減速機の効率は、歯の形状、摩擦、潤滑、負荷分散などのさまざまな要因によって影響されます。 減速機の種類によって効率は異なり、複雑さ、精度、トルク密度など、それぞれにトレードオフがあります。デルタ ロボットは、摩擦や振動でエネルギーが失われないように、高精度と速度を達成するために高効率を必要とします。 これらの要件を達成するための最良の方法は、 Archimedes Driveは、斬新な「複合遊星トラクション」設計のおかげで、90% 以上の効率で高速かつ極めて高精度に処理できます。
参照：
- すべてのトルクトランスミッション。 （2018年XNUMX月）。 ギアボックスの効率。 すべてのトルク トランスミッションから取得: https://www.alltorquetransmissions.com/gearbox-efficiency/
- ダンロップ、GR (2003)。 大型歩行デルタロボットの足の設計。 実験ロボット工学、602-611。 https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-36268-1_55
- Faulhaber、F. (2022 年 XNUMX 月)。 ギアボックスの効率をもう一度見てみる。 MachineDesign から取得: https://www.machinedesign.com/archive/article/21834659/a-second-look-at-gearbox-efficiencies
- IMSystems。 （2023年XNUMX月）。 メカトロニクス用途におけるバックラッシュを妥協なく排除。 取得元 IMSystems: https://imsystems.nl/backlash-article/
- ミシガン州ジョンソン（2007 年 XNUMX 月）。 ギアボックスの効率と潤滑。 米国住友機械公社より取得: http://cdn.thomasnet.com/ccp/30189360/229065.pdf
- クラウス・ミカエリス、B.-RH (2011)。 ギアボックスの動力損失に影響を与える要因。 工業用潤滑とトライボロジー、46-55。 から取得 https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/00368791111101830/full/html
- モー、I. (2018 年 XNUMX 月)。 デルタロボットの内容、理由、方法。 Engineering.com から取得: https://www.engineering.com/story/the-what-why-and-how-of-delta-robots
- ピーターソン、S. (2016 年 XNUMX 月)。 共通のバスとラインの再生についての簡単な紹介。 モーション コントロールのヒントから抜粋: https://www.motioncontroltips.com/brief-introduction-common-bus-line-regeneration/
- R. バルデラス ヒル、SB (2020)。 自然の力学を利用してデルタ ロボットのエネルギー消費を最小限に抑えます。 HALオープンサイエンス. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58380-4_26
- R. カランサ・フェルナンデス、TT (2022)。 IGS (改良型ギア表面) により風力ギアボックスの出力密度を向上させます。 国際疲労ジャーナル、159、-。 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0142112322000688
- サイード・ラヒミ、HJ (2022)。 スムーズな軌道追跡のための円弧長関数に基づく 3-DoF デルタ パラレル ロボット用のニューラル ネットワーク自己調整逆ダイナミック コントローラーの設計と実際の実装。 Mechatronics. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957415822000241
- シン、J. (2016、01)。 エネルギー効率が重要な理由とそれをスケールアップする方法。 オープンナレッジリポジトリから取得: https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/054cdde7-aeca-5858-b3d0-031e3d959325
