ロケット科学:ABBロボットが超高温システム試験に貢献

ABBの機敏なロボットIRB 1200により、ジェットエンジンやその他の高温システムのコンポーネント開発に役立つ最先端の試験システムは30%高速化しました。

概要

チャレンジ 
SCSの技術は、航空機エンジン、ガスタービン、自動車エンジンなどの過酷な高温環境におけるコンポーネントが再冷却された後に受ける最大表面温度を測定します。信頼性の高い測定を実施するには、非常に正確な測定プロセスが必要ですが、手作業で行うことは困難または不可能です。 

ソリューション
ABBロボットが慎重に計算されたパターンでレーザーを素早く動かしてマップを構築する間、ワークは静止したままです。このロボットベースのアプローチは、以前の試験手順よりも約30%速くなりました。 

アプリケーション
試験プロセス中、SCSはABBロボットを使用して、レーザーをワークの周囲に誘導し、コーティングの応答を光プローブで記録します。一連のポイントから、過去の温度プロファイルを備えた表面の詳細なマップを体系的に構築します。次に、SCSは、データをコンポーネントの3D CADモデルに送り、サーマルマップを生成します。

ロンドンを拠点とするスタートアップ、Sensor Coating Systems (SCS)は、技術者が以前よりも迅速かつ正確な方法で温度試験データにアクセスできるようにする新しい技術を開発しました。Automated Robotic REadout SysTem(ARREST)プロジェクトは、SCSのサーマルマッピング技術のための自動読み出しシステムであり、SCSの試験および開発サイクルを数週から数日に短縮できる可能性があります。

SCSの技術は、航空機エンジン、ガスタービン、自動車エンジンなどの過酷な高温環境におけるコンポーネントの最大表面温度を測定します。SCS独特のアプローチは、レーザーによって励起されると発光するコーティングを使用し、放射されるルミネセンス光は、コーティングによって受けるピーク暴露温度に直接関連しています。実際には、コーティングは、150~1500℃の範囲内の任意の温度を「記憶」できます。デジタル化された温度データは、サーマルマップを生成する解析されたコンポーネントの3D CADモデル上にプロットされます。

極限条件下で動作するコンポーネント全体に熱がどのように分散されているかを正確に理解することで、技術者は、燃焼効率が向上し、排出ガスを低減された、より環境に優しいエンジンを設計できます。また、潜在的な問題特定にも役立ち、その結果、エンジン効率、安全性を向上させ、重要なシステムの寿命の延長にもつながります。

ロボットを採用する前、SCSはガントリーシステムを用いて、レーザーの経路内でワークを動かしていました。現在は、ロボットアームが慎重に計算されたパターンでレーザーを素早く動かしてマップを構築するようになり、ワークは静止したままです。SCSは通常、テストコンポーネントの3D CAD図面をフィードすることでシステムを準備します。その後、ロボットがこれを使用して表面全体の測定ポイントの最適なパターンを計算します。

ロボットシステムの機敏性の向上により、以前はレーザーや光プローブが到達するのに苦労していた複雑なコンポーネントの表面全体にアクセスしやすくなりました。このアプローチは、以前のガントリーベースの試験手順よりも約30%速くなりました。

試験プロセスの間、SCSはABBロボットを使用して、レーザーをワークの周囲に誘導し、コーティングの応答を光プローブで記録します。一連のポイントから、過去の温度プロファイルを備えた表面の詳細なマップを体系的に構築します。次に、SCSは、データをコンポーネントの3D CADモデルに送り、サーマルマップを生成します。

このプロジェクトは、UK Research and Innovationの一部であるInnovate UKが、政府の産業戦略チャレンジ基金(ISCF)を通じて共同出資しました。1年半の研究開発を経て、複雑で不規則な表面を持つ実際のエンジンコンポーネントを使用したシステム全体の試験と実証に成功しました。SCSは、この技術をサービスとして提供し、製造業者は、試験のためにコンポーネントをSCSに送ります。

SCSのマネージングディレクターであるJörg Feist博士によると、IRB 1200をこの珍しいアプリケーションに最適なものにするその主要な特長は、コンパクトさと優れたリーチの組み合わせ、および、主に生産ライン上で要求されるような反復作業を実行するのではなく、非標準的な動作パターンで作業するようにプログラムすることが比較的容易であることが含まれます。ARRESTでは、ロボットアームがすべての測定ポイントに効率的に到達するために必要なさまざまな動きを計算する高度なアルゴリズムを開発する必要がありましたが、その際には、衝突や不要な動きをすることなく、効率的に測定ポイントに到達することができました。

Feist博士は、次のように延べています。「このプロジェクトの成果にとても満足しています。ロボットシステムは、センシングポートフォリオに最先端の技術を付加します。さらに、今後のプロジェクトでは、高度に複雑なコンポーネントの温度データをより効率的に提供する能力を強化できます」

「ABB Roboticsがこのような画期的なプロジェクトの一員として選ばれたことを嬉しく思います。SCSの今後の事業拡大に伴い、再び協力していきたいと考えています」

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