时间: 2025-03-26 11:16:52 | 作者: 电气装备电缆
1.本实用新型属于机器人设备技术领域,更具体地,涉及一种高强度柔性机器人电缆。
2.现有的水下设备的动力传输、信号传输不能离开光纤光缆,如水下机器人、水下设备、水下打捞等相关的产品,其使用或工作环境恶劣。作为传递动力和控制能力的载体和重要部件,机器人电缆对于机器人而言特别的重要。机器人电缆之于机器人就像是中枢系统之于人类,任何一环出现一些明显的异常问题,总系统就无法正常运作。由于使用环境通常较为苛刻,机器人电缆一定要具有一系列特殊性能,如机械性能、耐酸碱、耐弯曲、抗扭、漂浮等,尤其是高精密设备。
3.水下机器人电缆除了电性能、耐候性,以及其他基础要求能够与设备匹配外,最主要的基本特征就应该经受长时间弯曲运动、大角度扭绞运动而能够保障正常工作。如图1所示,管道机器人2常常在管道1内工作,对管道1进行巡视、检查,一经发现泄漏等问题,会及时报警或处理。机器人电缆4一端通过接线之间的连接,另一端延伸至管道1外部,通过电缆收放机构5实现机器人电缆4的收放工作。由于管道1一般较长,机器人电缆4顺着管道1延伸数百米,在管道机器人2的驱动作用下,机器人电缆4承受较大的拉力,因此,要求机器人电缆4具有较大的抗拉强度。此外,由于管道机器人2实时运动,从而带动机器人电缆4高频率的发生扭转,因此,要求机器人电缆4具有较高的抗扭能力。
4.目前很常用的结构是在光纤外增加铠装和防护层,该种结构的优点是成型工艺成熟,对设备要求不高,但水下机器人行业使用该种结构的产品存在光缆多次使用后,光纤受到拉力,扭转、缠绕等作用,线缆与机器人对接处纤芯发生断裂或者衰减等问题,极大限制了管道机器人的作用安全性和距离。
5.针对现存技术的以上缺陷或改进需求,本实用新型提供一种高强度柔性机器人电缆,采用聚醚醚酮挤压包覆工艺,形成peek缓冲紧包层,并通过凯夫拉编织织护套层、光纤护套、发泡聚氨酯及护套多层包覆构成加强层、保护层结构,提高光学传输性能、抗拉伸、抗弯曲等性能。
6.为实现上述目的,本实用新型提供一种高强度柔性机器人电缆,包括机器人电缆及设于该机器人电缆一端的接线.所述机器人电缆包括光纤,所述光纤采用聚醚醚酮挤压包覆工艺,形成聚醚醚酮缓冲紧包层,作为所述光纤的加强层;
8.所述聚醚醚酮缓冲紧包层外表面依次设有凯夫拉编织织护套层、光纤护套、发泡聚氨酯及护套,所述凯夫拉编织织护套层作为所述机器人电缆的抗拉、抗扭层,所述光纤护套、发泡聚氨酯及护套共同构成所述机器人电缆的内外护套;
9.所述接线部为分级剥离、环形缠绕结构,所述机器人电缆多层结构逐层分离,并通过接线部实现与管道机器人的连接。
13.进一步地,涂覆所述聚酰亚胺树脂层的光纤外径为0.25mm~0.35mm。
14.进一步地,所述接线部包括内外护套环形缠绕部、凯夫拉编织层环形缠绕部、铠装纤芯环形缠绕部以及纤芯缠绕部。
17.总体而言,通过本实用新型所构思的以上技术方案与现存技术相比,能取得下列有益效果:
18.1.本实用新型的机器人电缆,采用聚醚醚酮挤压包覆工艺,形成peek缓冲紧包层,并通过凯夫拉编织织护套层、光纤护套、发泡聚氨酯及护套多层包覆构成加强层、保护层结构,提高光学传输性能、抗拉伸、抗弯曲等性能。
19.2.本实用新型的机器人电缆,凯夫拉编织层提供线缆的主要机械强度,护套采用耐各种非物理性腐蚀、抗撕裂、耐磨性能好,使用温度范围广-45℃~+80℃,线缆机械强度高,且兼具一定的柔性。
20.3.本实用新型的机器人电缆,采用peek挤压包覆后纤芯无需纤维增强,可直接作为单芯光纤与各种光纤连接器组合而成各种光纤跳线或尾纤具有重量轻,装配密度高,稳定性很高,成本低廉等优点。
21.4.本实用新型的机器人电缆,peek紧包层兼顾光纤核心部件的机械性能与柔性,且能提高光纤的传输效率,降低损耗。
22.5.本实用新型的机器人电缆,采用分级剥离,环形缠绕方式,实现了机器人电缆逐层分离缠绕固定,实现纤芯与机器人内部电缆连接,不仅连接牢固,而且提高光学传输性能,有效解决现有机器人电缆接线不牢,长期恶劣工况环境下容易扭曲断裂或传输效率低下等问题。
27.图5为本实用新型实施例采用peek挤压包覆工艺制备单模光纤的流程示意图;
29.在所有附图中,同样的附图标记表示相同的技术特征,具体为:1-管道、2-管道机器人、3-接线-光纤护套、44-发泡聚氨酯、45-护套;
31.301-内外护套环形缠绕部、302-凯夫拉编织层环形缠绕部、303-铠装纤芯环形缠
绕部、304-纤芯缠绕部、305-纤芯熔焊点、306-机器人内部电缆;
32.411-纤芯、412-包层、413-聚酰亚胺树脂层、414-聚醚醚酮缓冲紧包层。
33.为了使本实用新型的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本实用新型进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本实用新型,并不用于限定本实用新型。此外,下面所描述的本实用新型各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
34.如图2所示,在本实用新型实施例中,提供一种高强度柔性水下机器人电缆,其采用全新结构设计,由内而外依次包括光纤41、凯夫拉编织织护套层42、光纤护套43、发泡聚氨酯44及护套45。其中,如图3所述,光纤41由内向外依次包括纤芯411、包层412、聚酰亚胺树脂层413以及聚醚醚酮缓冲紧包层414。
35.优选地,光纤41采用聚醚醚酮(poly-ether-ether-ketone,简称peek)挤压包覆工艺,形成peek缓冲紧包层,提高光学传输性能、拉伸、弯曲等性能;包层外径为125μm~150μm,单模光纤纤芯直径为9μm~15μm;涂覆有聚酰亚胺树脂涂层的光纤外径为0.25mm~0.35mm。peek紧包层兼顾光纤核心部件的机械性能与柔性,且能提高光纤的传输效率,降低损耗。
36.如图4所示,机器人电缆还包括接线采用分级剥离、环形缠绕方式,实现机器人电缆4逐层分离,然后与机器人连接。接线包括内外护套环形缠绕部301、凯夫拉编织层环形缠绕部302、铠装纤芯环形缠绕部303、纤芯缠绕部304及纤芯熔焊点305。其中,机器人电缆4进入接线,通过内外护套环形缠绕部301后,剥离凯夫拉编织织护套层42,通过凯夫拉编织层环形缠绕部302留滞,漏出光纤41,剥离树脂层413以及聚醚醚酮缓冲紧包层414,通过铠装纤芯环形缠绕部303,剥离包层412,漏出纤芯411,通过纤芯缠绕部304后,通过纤芯熔焊点305与机器人内部电缆306熔焊,以此来实现机器人电缆4与管道机器人2连接。本实用新型的接线部,采用分级剥离,环形缠绕方式,实现了机器人电缆逐层分离缠绕固定,实现纤芯与机器人内部电缆连接,不仅连接牢固,而且提高光学传输性能,有效解决现有机器人电缆接线不牢,长期恶劣工况环境下容易扭曲断裂或传输效率低下等问题。本实用新型线缆连接处采取了特殊结构,将线缆各层分别固定,增强了线缆与设备的连接性能,能够很好解决该领域都会存在的接头松动,光纤断裂问题。
37.优选地,凯夫拉编织织护套层42覆盖于光纤41外表面,构成加强层,其抗拉力为600n~1200n,且耐温范围为-45℃~+80℃。凯夫拉编织层提供线缆的主要机械强度,护套采用耐各种非物理性腐蚀、抗撕裂、耐磨性能好,使用温度范围广-45℃~+80℃,线缆机械强度高,且兼具一定的柔性。
38.传统的紧包光纤是在光纤外用挤塑方法挤上一层是软性聚氯乙烯或阻燃聚烯烃塑料紧包防护层作为缓冲层所构成,但在机械性能上不能对光纤进行根本性保护,因而必须像上述单芯光缆那样,用附加的抗张材料如芳纶纤维等材料和护层来进行机械和环境保护,才能独立使用。另外,传统的紧包光纤最高使用温度为80℃,因而在不少特种的,需在高温环境中使用的场合,传统的紧包光纤均无法使用。
39.为此,如图5所示,本实用新型实施例提供一种机器人电缆制造方法,先制备具有peek塑料缓冲层的光纤41,具体包括如下步骤:
40.s100:在纤芯411外表面包覆光纤包层412,制成光纤41,光纤41为单模光纤或多模光纤,两者外径均为125μm;
41.s200:在光纤拉丝塔对光纤41进行拉丝处理,拉丝同时在光纤外表面涂覆聚酰亚胺树脂层413,涂覆有聚酰亚胺树脂层413的光纤41的外径为0.25mm;
42.s300:通过高温塑料挤出机将聚醚醚酮缓冲紧包层414挤塑成型在聚酰亚胺树脂层413外围,即完成外径为0.9mm新型紧包光纤的制作,抗拉180n。
43.本实用新型采用peek挤压包覆后纤芯无需纤维增强,可直接作为单芯光纤与各种光纤连接器组合而成各种光纤跳线或尾纤具有重量轻,装配密度高,稳定性很高,成本低廉等优点。
44.然后对包覆peek塑料缓冲层的光纤41进行包覆制备获得机器人电缆4,包括:
45.s400:采用编织机编织凯夫拉纤维,覆盖在peek塑料缓冲层的外围,作为加强层,满足抗拉力800n,耐温范围-45℃~+80℃;
46.s500:采用高温挤塑机挤出聚酰亚胺,包裹在加强层的外围作为护套层,耐温范围-45℃~+80℃;
47.s600:采用高温挤塑机挤出发泡聚氨酯,包裹在护套层外包,耐温范围-45℃~+80℃;
48.s700:采用高温挤塑机挤出聚氨酯,包裹在护套层外包,耐温范围-45℃~+80℃。
49.本实用新型的机器人电缆制造方法,成型工艺成熟,相对于传统带铠装或多重编织加强结构,本线缆结构相对简单,各层材料匹配性较好,产品适合水下各类设备使用。
50.本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本实用新型的较佳实施例而已,并不用于限制本实用新型,凡在本实用新型的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本实用新型的保护范围之内。
工程电磁场与磁技术,无线.气动光学成像用于精确制导 2.人工智能方法用于数据处理、预测 3.故障诊断和健康管理