工业机器人工作过程中能耗最小控制策略

文/明习凤

近年来，我国人口红利的消退，机器人技术取得较大进步，企业逐步扩大了对机器人的使用，弥补人员缺失造成的影响。工业机器人是一种十分消耗电能的设备，比车间内的很多设备的电能消耗都高。电能巨大消耗会增加企业的成本，但是，如果降低机器人的使用，则会造成企业的效益下降，减少企业的收益，所以，如何能够在不降低机器人工作效率的同时，降低机器人的电能消耗，变得至关重要。

国内外都在机器人路径和步态进行了大量的研究，但在工业的使用中，机器人的运动方式复杂，而且有很多变化，同时机器人的运动速度也会对能耗产生影响。工业机器人是一种六自由度串联机器人，工作时能耗最大的部分是机器人的伺服电机和驱动器，其中属腰关键、肩关键和肘关节的能量消耗最大。本文主要在确定了工业机器人的运动轨迹后，对各关节的能耗和转动速度之间的关系进行研究，制定相关的约束条件，并提出机器人能耗的最小控制策略。

1　工业机器人的动力学建模

工业上所使用的六自由度工业机器人，底座都是固定的，腰部绕腰关节的垂直方向进行转动。

2　对工业机器人的能耗进行建模

2.1　降低机器人能耗的思路

工业机器人在进行工作时，有以下几个因素会影响机器人的能耗量：机器人的运动速率、机器人变速时加速度、机器人的运动轨迹、机器人电机的动态特性、伺服电机控制。在运动过程中，绝大多数电能都有伺服电机消耗。

有以下几种问题分析思路，可以降低机器人的能耗：

（1）寻找能耗最低的工作路径。

（2）优化机器人的工作流程，降低机器人需要进行加速的次数，降低加速度。

（3）对机器人的运动速度进行控制。

（4）对机器人的动作状态进行合理安排。

（5）改用更加先进的电机，提升能量转化效率。

这次研究是通过对机器人的运动速度进行控制，从而获得机器人最小能耗的策略。

2.2　能耗分析

在工业机器人选择所使用的电机时，主要选择交流伺服电机、交流伺服电机无线电刷以及换向器，这些电机和电器，具有较高的可靠性，不需要太高的维护保养需求，而且惯量小，定子绕组散热方便，而且能适应高速大力矩的工作状态。作为工业机器人能耗占用比较大的部分，降低伺服电机的能耗可以伺服电机能耗的降低就意味着机器人总体能耗的大幅度降低。

电子技术的发展，促进了交流私服电机的技术革新，交流伺服电机的驱动技术取得了大量成果。所以，如果是仅仅通过提升电机性能上去研究能耗的降低方法，并没有太多的研究意义，研究能耗降低需要一些其他的路径。可以优化机器人的工作轨迹，得到工作轨迹的最优解，进而使机器人的工作能耗降低。当确定了最佳轨迹之后，还需要寻找与这个轨迹相匹配的最佳速度，保证机器人的整个运动状态，都符合低能耗策略。惯性力作用的做工，是产生能耗的主要方式，当机器人进行加速或减速，其能耗高于机器人进行匀速运动时，应该尽量让机器人减少加速减速这些动作，或者，也可以对机器人加减速与匀速运动进行合理安排，进而降低能耗。

伺服电机由两个主要部分构成，定子和转子。定子负责支撑整个电机和固定磁极，转子对电动势进行感应。这两种结构进行配合，完成对电能向机械能的转化。在转子进行工作时，所受主要作用的是电磁转矩，电磁转矩让机械产生负载转动，电动机平衡公式为：

在上面的等式中，Tem是交流电伺服电机的电磁转矩，Tm为电机轴上的输出转矩，T0是由机械损耗、铁芯损耗和杂损耗所产生的空载制动转矩。

工业机器人的机械损耗、铁芯损耗和杂损耗引起的空载制动转矩相比于机械负载所产生的转矩要小得多，因此，空载制动转矩可以省略，对上面的等式进行修改，得到：

在此之上，根据电动机转矩的特性，

可以推到得到电机机械负载制动转矩与电机输电电流的计算公式，并最终得到机器人各关节力矩和伺服电流大小的关系：

因此可以得出，机器人不同关节之间的电流：

在工业机器人进行工作时，电机通常都在匀速运转。当机器人需要进行加速和减速，就需要施加加速度给机器人臂，改变机器人的运动状态会消耗比匀速运转更多的能量，当机器人处在稳定的工作状态下，因为其恒定的转速，消耗的能量比较小。对上式进行推导之后，可以得到机器人消耗的总能量，并且可以用MATLAB进行验证，计算出最小值。进行验证时，必须充分考虑最大转速对机器人工作状态的限制，并给出机器人所需要的工作时间，使用最后求得的最佳路径，来对机器人的工作进行规划。

3　结束语

本文对工业机器人进行了理论分析，并且找到了提升机器人效率的思路，通过对机器人进行动力学建模和能耗建模，对机器人在匀速运动时的运动状态进行了推导。可以在对其他类型机器人进行最小能耗策略规划时，也采用本文这样的思路。这个研究仍然没有全面解决机器人的能耗优化，仅仅考虑了匀速上的优化，而没有考虑到加减速的情况，工业机器人在进行加减速时，是能耗最高的时候，这些情况，这是最需要进行探究的。文章主要为了抛砖引玉，能够在思路指出一些方向，帮助研究人员对机器人工作中能耗最小进行验证。