基于SolidWorks的管道除垢机器人设计与实现.pdf

《基于SolidWorks的管道除垢机器人设计与实现.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、2014年2月机床与液压Feb．2014第42卷第3期MACHINETO0L＆HYDRAULICSVo1．42No．3DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2014．03．018基于SolidWorks的管道除垢机器人设计与实现焦圣喜，阚一凡，赵远新(东北电力大学自动化工程学院，吉林吉林132012)摘要：针对我国燃煤电厂排灰管道结垢状况，设计一种旋转刀具式管道除垢机器人。利用SolidWorks2012建立了该管道机器人三维数字模型，并进行了干涉分析和初步的仿真分析。在三维机械结构模型基础上生成工程图纸，并据此制作了第一代样机实体，搭

2、建了以DSP和单片机为控制核心的运动控制系统，实现了对管道机器人的初期运动控制。关键词：SolidWorks；管道除垢机器人；数字模型；运动控制中图分类号：TP242文献标识码：B文章编号：1001—3881(2014)3—065—3DesignandImplementationofPipelineDescalingRobotBasedonSolidWorksJIA0Shengxi。KANYifan，ZHAOYuanxin(SchoolofAutomationEngineering，NortheastDianliUniversity，JilinJilin1

3、32012，China)Abstract：Fortheconditionoftheashpipelinescalingatourcountry’Scoal—firedpowerstations，apipelinedescalingrobotwitharotatingtoolwasdeveloped．Thebodyconstruction，drivesystemandthecutteroftherobotweredesigned，3Ddigitalmodelwascre-ated，thewholeassemblywascompletedbySolidWork

4、s2012，andtheinterferenceanalysisandinitialsimulatedanalysisweredoneal—SO．Besides，theentityprototypecontrolledbyMCUandDSPwasrealizedaccordingtotheengineeringgraphics，whichwasbasedonthethreedimensionmechanicalstructures．Keywords：SolidWorks；Pipedescalingrobot；Digitalmodel；Motioncontr

5、ol20i1年我国电力结构数据统计显示：我国电力定压力的冲灰水流将垢质冲出管道；电缆绞车实现对结构中火电比例约占78％，火电厂灰渣排放以水力机器人的缆线供电及供线，并通过缆线实现对机器人排放为主u。水力排灰管道的垢层以碳酸盐为主，其的通信；外控设备和上位机操作系统，通过上位机实中夹杂有难溶物，灰垢坚硬而牢固地附着于排灰管道现对系统的统一控制，由简单易控的操作界面来实内壁，致使灰水管道流通面积减少，管内灰水流动阻现，外控设备通过电源转换器、控制器电路板及人机力增大，除灰系统能耗增加，直接影响机组的安全运交互设备等，实现各部分控制功能。行和企业的生产效益。国内

6、外各研究机构对灰水管道垢层的清洗技术进行了许多研究，目前应用最广的方法是化学除垢法，即用酸类化学剂进行溶解除垢。该方法在施工过程中易损坏管线，污染环境，且成本较高，其他如炉烟法、人工振击、高频电磁场等除垢方法亦有各自的应用局限性与不足之处。针对我国燃煤图1管道机器人整体示意图电厂排灰管道的特点，研发可用于燃煤电厂输灰管道2SolidWorks环境下机器人设计和回水管道除垢的旋转刀具式自主移动机器人可以达(1)管道机器人设计方案到对管路结垢进行无污染、低成本、高效快捷除垢的首先构建三维数字化模型，在建模成功的基础上目的。进行实体样机的研制与开发。在管道机器人

7、研制初级1管道机器人工作原理阶段，不管从科研成本还是从设计周期考虑，设计管除垢管道机器人系统结构如图1所示，系统由除道机器人数字化模型是必要的，对机器人的结构合理垢机器人本体、系统外控制设备和电缆绞车等组成。性与运动控制进行仿真分析，最后将成熟的设计数据机器人本体通过行走机构实现进给的运动控制，旋转用于物理样机的开发制作，其方案如图2所示。刀具实现对附着在管壁内侧垢层的切削，通过具有一收稿日期：2012—12—30作者简介：焦圣喜(1969一)，男，博士，副教授，主要从事机器人视觉及智能检测方面的研究。E—mail：jiaosx0228@163．corno