El uso de robots en procesos industriales es muy intenso debido a su capacidad para realizar tareas repetitivas de forma rápida, precisa y fiable. Actualmente, los motores de las articulaciones de estos robots son accionados mediante controladores digitales. Desarrollar y programar para que todos ellos trabajen de forma eficiente es un gran reto. Unai Ugalde Olea, profesor del Departamento de Tecnología Electrónica de la UPV-EHU, ha analizado el camino hacia una mayor eficiencia energética de estos robots, detectando en algunos casos una reducción del 40% del consumo energético a nivel de laboratorio.
Los controladores digitales sólo dan órdenes en determinados momentos (en tiempo discreto), “se puede decir que envían órdenes por muestreo o por latidos: ahora una pequeña pausa y luego otra pequeña pausa… y así”, explica Ugalde. De hecho, en este trabajo el investigador de la UPV/EHU ha realizado una nueva propuesta para este arte muestral sin órdenes.
En general, en la industria, mientras no se llegue una nueva orden, se mantiene la última. Es decir, hasta que llega la nueva orden de control se atiende a la anterior. “En este estudio hemos visto que esta tendencia puede cambiar. Tomando como base no sólo la última orden sino también la penúltima, hemos utilizado una función polinómica de ambos valores para reconstruir el proceso”, ha señalado Ugalde. “Esa ha sido precisamente la innovación de la investigación”, ha añadido.
Ugalde se ha basado en la metodología denominada “Reconstrucción de orden de fracción”, que ha comprobado su especial interés en articulaciones de carácter flexible como codos y muñecas de robots. Los ensayos realizados en laboratorio han demostrado que “la energía necesaria para mover el motor se reduce considerablemente, en algunos casos idealizados hasta un 40%, sin perder la precisión del recorrido prometido”, ha señalado Ugalde. El siguiente paso sería comprobar si a nivel industrial también se puede conseguir ese ahorro. Los resultados de la investigación han sido publicados en la revista Control Engineering Practice.