rotarenegtobor
第28卷第3期2011年3月
机电
工
程
V01.28No.3
JournalofMechanical&ElectricalEngineeringMar.2011
滑动式爬壁机器人负压吸附机构低能耗设计冰
吴善强,黄佩佩,武丽君,毛傥生
(中国计量学院机械电子研究所,浙江杭州310018)
摘要:为解决目前滑动式爬壁机器人能耗效率低下的问题,将低能耗设计技术应用到负压吸附机构设计中。开展了机器人安全吸附、负压吸附机构流体力学分析,得到了机器人工作负压、流量与吸盘尺寸、密封裙尺寸的关系,建立了机器人总体能耗与机器人尺寸之间的关系,并提出了应用现代计算流体力学方法,在负压发生器即离心风机上进行了流场仿真。对其特性进行了评价,并进行了滑动式负压吸附爬壁机器人负压吸附机构试验。其结果表明爬壁机器人系统能耗控制在298W以内,负压吸附机构可提供
2.5
kPa的负压,机器人可以稳定吸附在壁面,为爬壁机器人的低功耗设计提供了理论和实践基础。
关键词:爬壁机器人;负压吸附机构;低能耗设计中图分类号:THl22;THl23;TP242.2
文献标志码:A
文章编号:1001—4551(2011)03一0320—04
Designoflowpower
generatorof
a
consumptionnegativepressure
cltmDmglimbing
robot
sliainRslidingwall
WUShan-qiang,HUANGPei—pei,WULi-jun,MAOTang-sheng
(Mechatronics
Institute,ChinaJiliangUniversity,Hangzhou
310018,China)
Abstract:Inorder
sure
to
solvetheproblemsofslidingwallclimbingrobot'sgreatpowerconsumptionandlow
efficiencydesign,anegalivepres—
generatorofthelowpowerconsumptionandhighefficiency
was
investigated.Aftertheanalysisof
robot'spressureneededandflowleak-
agefluiddynamics,themechanism
relationshipbetweennegativeworkingpressure,suctionmechanism'sleakageflowandsizeofsuctioncup,sealing
w鹊established.Withthecomputationalfluiddynamics(CFD)tool,alownoiseandlIi曲efficiencycentrifugalfanwagdesigned
were
and
thepedormancesoflowpressuregenerator
evaluated.The
robot'soverallpowerconsumptionundervariable
Call
conditions
weIe
tested.
80
Theexperimentalresultsshowthatthepowerconsumptionisbelow298W,while2.5kPanegativepressure
on
bestably
generated
that
robot
Call
stickfirmly
of
on
wall.Thetheoreticalandexperimentalresultofresearch
wallclimbingrobotcontributes
tofurther
perfectingthe
pedormanee
robot.
robot;negative
pressuregenerator;lowpowerconsumption
Keywords:wallclimbingdesign
仿生粘液吸附、抓持方式等¨划。比较不同吸附方式,
0
引言
负压吸附方式对不同材质壁面具有较良好的适应能力,因而得到了广泛的应用。对于滑动式负压吸附爬壁机器人而言。负压发生器对吸盘抽吸空气,与吸盘的空气泄漏动态平衡,则吸盘内产生一定程度的负压,内外负压差使机器人吸附在壁面上;负压发生技术是影响机器人综合性能及能耗的一个关键技术。目前国内外研究的滑动式机器人通常采用文丘里器、吸尘器风
壁面移动机器人又称爬壁机器人,它的突出特点
是可以克服重力作用,在一定倾斜度、垂直或者倒立的壁面上具有静止及移动的能力。它主要应用于核工
业、建筑业,消防系统和安检部门的检测、喷涂、清洗、侦查等任务。目前爬壁机器人的吸附方式主要包括负压吸附、磁吸附、真空吸附、螺旋桨推压、静电吸附以及
收稿日期:2010—09—27
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50905170);浙江省教育厅资助项目(Y200909253);浙江省自然科学基金资助项目(Y1090042)
作者简介:吴善强(1977一),男,浙江义乌人,博士,硕士生导师,主要从事机器人技术、运动控制方面的研究.E-mail:wa]Imlmt@smut.conl
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