Warum RS?

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Klick finden.

Unser grosses Sortiment bietet Produkte und Services für alle Märkte und Anwendungen, insbesondere eine umfassende Auswahl an Technologien und neuen Produkten. Darüber hinaus kostenlose Tools, die Sie unter dem Markennamen DesignSpark auf unserer Webseite finden. 

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bieten wir eine qualitativ hochwertige markeneigene Palette an
Hochleistungskomponenten mit großartigem Preis-Leistungsverhältnis.

Und das ist noch nicht alles: Wir verfügen über hervorragende Beziehungen zu den führenden Herstellern. Dadurch können Sie die passenden Produkte führender Marken aus einer Hand bei uns bestellen. Das bedeutet, dass Sie sich die Produkte zu wettbewerbsfähigen Preisen sichern, ohne selbst langwierig vergleichen zu müssen.

Und wenn Sie zusätzliche Unterstützung oder Beratung benötigen, steht Ihnen unser Service-Team mit Rat und Tat zur Seite. Wir bieten Ihnen Lösungen für all Ihre Anforderungen.

Unser Ziel ist, dass sich Techniker aus allen Bereichen bei uns zu Hause zu fühlen, wenn sie unsere Produkte und Services nutzen. Wir tun alles dafür Ihre erste Wahl zu sein.

Das Produkt Ihrer Zukunft

Aber wir bieten Ihnen mehr als nur Produkte – als Unternehmen ist es uns wichtig, alle Experten, die sich an uns wenden, in ihren Ambitionen und Ideen zu unterstützen.
Um auch zukünftige Generationen zu ermutigen, Ihre Träume zu verwirklichen, veröffentlichen und unterstützen wir bemerkenswerte Erfolgsgeschichten unserer Kunden und Lieferanten, die Grossartiges leisten.
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Techniker sind Menschen mit großen Ideen. In der
Online-Community für Techniker DesignSpark. tauschen sich Experten aus und finden schnelle, einfache Lösungen für Ihre Herausforderungen. Dort halten wir für Sie auch kostenlose Werkzeuge und Know-how bereit für die Umsetzung Ihrer
einzigartigen Ideen.

Ein vertrautes Gefühl

Wir haben Produkte für jeden Bereich und jeden Aspekt der Technik auf RS Online versammelt. Egal, ob Sie Maschinenbau-, Industrie- oder Wartungsingenieur, Architekt, Designer oder begeisterter Bastler sind: Wir helfen Ihnen gerne. Bei RS erhalten Sie das richtige Produkt, den richtigen Service oder den richtigen Tipp für Sie – damit Sie Ihre Ziele erreichen können.
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Der Schrittmotor basiert grundsätzlich auf dem Gleichstrommotor, bei dem die Drehung anhält, solange Strom fließt. Er kann jedoch vor dem Anhalten problemlos in eine voreingestellte Drehposition bewegt werden. Dadurch ist er für Anwendungsbereiche geeignet, in denen ein hohes Maß an exakter Positionierung und Drehzahlregelung erforderlich ist.

Der Schrittmotor ist um einen festen Stator mit mehreren separaten Spulenwicklungen aufgebaut. Dadurch wird die Position eines Rotors gesteuert, der entweder durch magnetische Materialien oder eigene Spulenwicklungen bei angelegter Spannung einen Magneten bildet. Über die feststehenden Spulenwicklungen werden an zwei oder mehr Positionen um den Stator dynamisch Magnetfelder erzeugt.

Sobald Spannung an den Motor angelegt wird, dreht sich der magnetisierte Rotor in die stabilstmögliche Position, sodass sein Magnetfeld an dem der aktiven Spule des Stators ausgerichtet ist. Wenn sich der Rotor in eine neue Position bewegen muss, wird die erste Spule aus- und eine neue eingeschaltet, sodass sich der Rotor weiterdreht. Schrittmotoren ermöglichen sehr kleine diskrete Schrittwinkel von bis zu 0,9°. Dennoch ist die Positioniergenauigkeit von Schrittmotoren nicht auf diskrete Schritte beschränkt. Der Mikroschrittbetrieb mit Mikroprozessoren oder Logiksteuerungen macht es möglich, hochgenaue Positioniersysteme mit beliebigen effektiven Schrittwinkeln zu konstruieren.

Im Mikroschrittbetrieb wird beim Einschalten der neuen Spule die alte nicht vollständig ausgeschaltet. Stattdessen wird ihr Stromfluss verringert, während der der anderen erhöht wird. Durch Steuerung der Strombalance können zwischen den physisch implementierten vollen Schritten kleine virtuelle Schritte implementiert werden.

Obwohl der Schrittmotor über die Mikroschritte eine nahezu kontinuierliche Bewegungssteuerung ermöglicht, kann er in Fällen, bei denen hohe Drehzahlen benötigt werden, auch Nachteile haben. Die Motoren werden häufig bei niedrigen Drehzahlen eingesetzt, um ein Maximum an Kontrolle und Drehmoment zu gewährleisten. Manche Schrittmotoren, wie der Portescap Disc Magnet können jedoch auch hohe Beschleunigungen und Drehgeschwindigkeiten von bis zu 10.000 U/min erreichen.

Mit stufenlos einstellbaren Konstruktionen wie bürstenlosen Motoren lässt sich die gewünschte Kombination aus hohem Drehmoment und genauer Positionierung erreichen. Traditionell werden in Anwendungsbereichen, bei denen die Präzision der Bewegungen keine absolute Priorität hat, aufgrund ihrer vergleichsweise niedrigen Kosten Wechselstrommotoren eingesetzt. Aufgrund der Drehmoment Probleme bei niedrigen Drehzahlen, werden Wechselstrommotoren mit einem immer höheren Maß an Ablaufsteuerungen versehen. Feldorientierte Steuerungstechniken helfen nun in vielen Fällen, die Effizienz von Wechselstrommotoren und das Drehmoment bei niedrigen Geschwindigkeiten zu verbessern. Damit wurde der bürstenlose Wechselstrommotor langsam zu einer geeigneten Lösung für Anwendungen, in denen sowohl hohe Leistung als auch Präzision gefordert sind.

Bei der feldorientierten Steuerung wird ein mathematisches Modell des Motor-Magnetfelds viele Male in der Sekunde aktualisiert, um einen Schätzwert für das Verhältnis zwischen Spannung, Drehzahl und Drehmoment im Motor zu erhalten. Komplexe Regelalgorithmen passen Spannung und Stromstärke dynamisch und in Abhängigkeit von den einzelnen Windungen im Motor an, um nicht nur das Drehmoment zu maximieren, sondern auch den Rotor in bestimmte Positionen zu bewegen. Ein Vorteil dieser Steuerungstechniken besteht darin, dass angesichts der extrem genauen Schätzungen häufig auf zusätzliche Positionssensoren verzichtet werden kann, was die Gesamtkosten senkt. Die entscheidenden Voraussetzungen sind ein Hochleistungsprozessor, wie etwa der integrierte Prozessor Analog Devices ADSP-BF547 Blackfin und spezielle System-on-Chip (SoC) Controller, die die Implementierung feldorientierter Steuerungen für den Benutzer vereinfachen. Ein Beispiel dafür sind etwa die TMPM370 SoCs von Toshiba, die einen ARM Cortex-M3 Prozessorkern mit einem speziellen feldorientierten Steuerungs-Coprozessor und Motortreiber-Schnittstellen kombinieren.

In Fällen, in denen weniger Kraft, aber eine hohe Genauigkeit in beide Richtungen benötigt wird, ist das Schwingspulen-Betätigungselement eine geeignete Wahl. Beim Schwingspulen-Betätigungselement wird das Prinzip der Lorentzkraft genutzt. Dieses besagt, dass die Kraft eines stromdurchflossenen Leiters in einem Magnetfeld proportional zu Feldstärke und Stromstärke ist.

Das Schwingspulen-Betätigungselement ist mittlerweile das Mittel der Wahl für kleine mechatronische Systeme wie die Fokussiermechaniken von Smartphone-Kameralinsen. Das liegt daran, dass sich mit der Strom- auch die Kraftrichtung ändert. Damit ist das Schwingspulen-Betätigungselement ein hochpräzises bidirektionales Betätigungselement, das den iterativen, binären Suchtypprozess unterstützen kann, über den die Kameralinse automatisch fokussiert. Neben den rotierenden Ausführungen für Linsen sind auch lineare Versionen verfügbar. Elektrotechnisch betrachtet sind Schwingspulen-Betätigungselemente Einphasenmotoren und können daher auf die gleiche Weise wie einfache Gleichstrommotoren gesteuert werden. Hinsichtlich der geringen Geräuschentwicklung werden sie häufig in mobilen Geräten eingesetzt. Auch die Hysterese fällt gering aus.

Eine andere Möglichkeit zur Bewegungssteuerung ist der Einsatz von unter Druck stehendem Gas oder Flüssigkeiten, über die Druck auf Kolben ausgeübt wird. Aufgrund der geringeren Wahrscheinlichkeit von Flüssigkeitslecks überwiegen in kleineren mechatronischen Systemen nach wie vor pneumatische Systeme. Obwohl sie eher mit großen industriellen Steuerungen in Verbindung gebracht wird, bietet die pneumatische Bewegungssteuerung die Möglichkeit, Roboter mit Bewegungsabläufen zu bauen, die denen von Menschen oder Tieren ähnlich sind.

Die Kolben können entlang verbundener Gliedmaßen als künstliche Muskeln fungieren. So wurden sie etwa in der Rehabilitationsrobotik eingesetzt, wo sie Menschen bei der Regeneration nach schweren Verletzungen an den Gliedmaßen beim Stehen oder bei den Bewegungen unterstützen oder bei physiotherapeutischen Übungen Widerstand bieten.

In vielen Fällen ist eine kontinuierliche Bewegungssteuerung nötig. Manchmal ist die Bewegung einfach, etwa das Öffnen und Schließen eines Ventils: Eine Aktion die problemlos Teil eines hydraulischen oder pneumatischen Systems sein kann. Hier sind Elektromagnete die Lösung. Sie bestehen aus einer leitfähigen Spule, die um einen beweglichen Metallkern gewickelt ist. Der Elektromagnet nutzt das Faraday’sche Induktionsgesetz: Der Kern bewegt sich in eine Richtung, die die Induktivität der Spule erhöht.

Üblicherweise wird der Kern durch Anlegen von Strom an den Elektromagneten in eine neue Position gezwungen. Eine häufig vorkommende Konfiguration ist ein standardmäßig ausgeschalteter Elektromagnet in einem Ventil. Der Fluss wird durch den Kern blockiert, solange kein Strom angelegt ist. Sobald Strom fließt, bewegt sich der Kern in eine Position, die den ungehinderten Fluss von Flüssigkeiten oder Gasen ermöglicht. Ein Beispiel für ein solches Magnetventil für die pneumatische Steuerung ist das Parker Viking Extreme G.

Obwohl viele Elektromagneten auf einfache Ein-/Aus-Zustände ausgelegt sind, kommen manchmal auch Proportionalmagnete zum Einsatz und ermöglichen eine variable Steuerung. Der Proportionalmagnet stimmt die maximale Kraft ab, die durch einen elektrischen Strom gegen eine Feder ausgeübt werden kann. Dabei wird mit sehr niedrigen Stromstärken begonnen und der Elektromagnet über eine graduelle Erhöhung bis in die endgültige Stellung bewegt. Ein Problem beim Proportionalmagneten ist die Hysterese: Ein Absinken der Stromstärke auf einen bestimmten Wert bedeutet nicht, dass der Kern wieder in die Position zurückkehrt, in der er sich bei steigender Stromstärke bei diesem Wert befunden hat. In Fällen, wo Hysterese ein Problem darstellt, ist oft ein lineares Schwingspulen-Betätigungselement die bessere Lösung.

In der Zukunft werden innovative Materialien wie Hydrogele neue Wege für die Bewegungssteuerung eröffnen. Bei manchen Polymerhydrogelen treten große Volumenänderungen auf, wenn ein elektrisches Feld angelegt wird. Dadurch könnten sie sich für Anwendungen eignen, in denen ein künstlicher „Muskel“ benötigt wird oder aktive Dämpfung in Kombination mit Bewegung von Vorteil ist. Allerdings steckt die Entwicklung dieser Materialien noch in den Kinderschuhen und in der näheren Zukunft werden die oben genannten elektromechanischen Systeme die Schlüsseltechnologien im mechatronischen Bereich bleiben. Dennoch ist bereits offensichtlich, dass die Verbindung von Elektronik und Mechanik zahlreiche Optionen bietet, die jeweils ihre spezifischen Vorteile für bestimmte Szenarien mit sich bringen.

Daraus ergeben sich zwei Punkte, die für die mechatronische Sensortechnik zentral sind: Einerseits muss gewährleistet sein, dass die Position jedes beweglichen Teils mit dem internen Modell des Bewegungssteuer-Algorithmus konsistent ist. Vor etwa einem Jahrzehnt war die Herstellung von Sensoren für ein Mechatronik-basiertes Analysesystem dieser Art noch undenkbar. Selbst die einfacheren, damals verfügbaren Modelle waren extrem teuer in der Herstellung. Doch mit Einführung der Nintendo Wii änderte sich die Vorstellung davon, wie sich Bewegungserkennung in Systeme integrieren lässt. Die Wii-Fernbedienung enthielt Beschleunigungsmesser, um die Bewegungen der Spieler zu erkennen. Das Produkt und die zahlreichen von ihm inspirierten Smartphones enthielten jedoch nicht nur Beschleunigungsmesser.

Die mobilen Geräte von heute sind mit Beschleunigungsmessern, Gyroskopen und Drucksensoren sowie Receivern für das globale Satellitennavigationssystem (GNSS) ausgestattet. Das Ergebnis ist eine Kombination aus Echtzeit-Eingaben, durch die sich der Standort des Geräts quasi überall auf der Welt exakt bestimmen lässt.

Es gibt einen Grund, warum mobile Geräte wie Smartphones gleich mit einer ganzen Reihe unterschiedlicher Bewegungssensoren ausgestattet sind. Obwohl sie nicht ausdrücklich für diese Funktion entwickelt wurden, können mehrere Beschleunigungsmesser, die orthogonal auf den X-, Y- und Z-Achsen positioniert sind, sowohl Drehungen als auch Bewegungen entlang einer geraden Linie erkennen. Doch beim Beschleunigungssensor treten schnell Ungenauigkeiten auf, die zu Fehlern bei der Standortbestimmung führen können. Außerdem bekommen Beschleunigungsmesser Probleme, wenn sich das System nicht bewegt. Ein beständiges Problem ist dabei die durch die natürliche Gravitation verursachte Bewegung. Häufig haben Beschleunigungsmesser Schwierigkeiten, zwischen diesen beiden Arten von Bewegung zu unterscheiden.

Eine Möglichkeit, den Einfluss der Gravitation auf den Beschleunigungsmesser zu eliminieren und gleichzeitig weiterhin die schneller wechselnden Beschleunigungssignale tatsächlicher Bewegungen zu empfangen, ist ein High-Pass-Filter. Dieser muss häufig mit einem Low-Pass-Filter kombiniert werden, um Quellen geräuschvoller und hochfrequenter Niedrigvibrationen zu entfernen. Doch selbst dann kann der Beschleunigungsmesser durch die zahlreichen vorhandenen Geräuschquellen beeinflusst werden.

Das Gyroskop wird wiederum von einer anderen Gruppe von Geräuschquellen beeinflusst. Dabei ist Drift die häufigste Problemursache, die über einen längeren Zeitraum kumuliert. Durch Kalibrierungsmessungen an den Gyroskopsensoren selbst lassen sich die Ursachen für Drift reduzieren: ein Kompensationswert kann zum Integrationskreis hinzugefügt werden. Bei Systemen mit mehr als einer Art von Bewegungssensoren gibt es jedoch auch eine andere Option: Sensorfusion.
Bei der Sensorfusion werden, wie der Name bereits verrät, über eine Gruppe von Algorithmen die Signale von verschiedenen Sensortypen kombiniert und daraus ein virtueller Sensor erstellt, der genauer und zuverlässiger arbeitet als jeder seiner Einzelsensoren.

Mittlerweile existieren mehrere zuverlässige Methoden für die Sensorfusion bei der Bewegungsmessung. Ein häufig angewendetes Prinzip ist der Kalman-Filter. Dabei wird im Wesentlichen ein gewichteter Mittelwert aus den Sensorsignalen ermittelt. Es handelt sich dabei nicht einfach nur um den Durchschnitt, auch die Messunsicherheit wird einbezogen. Korrekturen, deren Genauigkeit der Algorithmus als sehr wahrscheinlich einstuft, erhalten eine stärkere Gewichtung als solche mit größerer Unsicherheit. Durch die Fähigkeit, auf Änderungen in der Sensorleistung zu reagieren, die verglichen mit der Zustandsprognose des internen Filtermodells ungewöhnlich erscheinen, ergeben sich aussagekräftigere Antworten und damit eine höhere Zuverlässigkeit.

Heute sind auf dem Markt neue Sensor-Hub-ICs erhältlich, über die sich die Daten von verschiedenen Sensortypen einfacher integrieren lassen und die die Algorithmen für die Sensorfusion unterstützen. Mithilfe hardwarebasierter Filter können sie einen Großteil der Arbeitslast vom Host-Mikrocontroller übernehmen. Dadurch lassen sich Systemkosten und Leistungsaufnahme im Vergleich zu rein softwarebasierten Algorithmen reduzieren. Dank besserer Integration gibt es mittlerweile Geräte, bei denen die Hub-Funktionen mit den Sensoren selbst und der notwendigen Rechenleistung zur Implementierung von Fusionstechnologien wie Kalman-Filterung kombiniert sind. Ein Beispiel dafür ist das Bosch Sensortec BNO055 mit der firmeneigenen FusionLib Software.

Dank der Kombination aus Beschleunigungsmesser, Gyroskop und geomagnetischem Sensor erkennt das BNO055 Bewegungen entlang von neun Achsen, wobei die FusionLib Software die Messwerte zu einem aussagekräftigen Ganzen kombiniert. Durch das integrierte Gerät müssen die Kunden keine eigenen Treiber und Fusionsalgorithmen mehr entwickeln.

Durch Bewegungssensoren allein erhält ein Roboter ein konsistentes Bild seiner eigenen Bewegungen. Aber um sicher zu agieren, muss die Maschine auch die Bewegungen um sich herum wahrnehmen können. Hier kommt die zweite grobe Kategorie von Sensoren ins Spiel, die für die sichere und effiziente mechatronische Bewegung wichtig sind. Diese Sensoren werden benötigt, damit das sich bewegende System nicht versehentlich mit anderen Objekten zusammenstößt und stets weiß, wo es sich befindet. Dabei kann eine Vielzahl von Sensortechnologien zum Einsatz kommen.

Die einfachste Bauform sind Sensoren zur Hinderniserkennung. Dafür existiert eine Vielzahl von möglichen Technologien. Manche Roboter sind heute mit Drucksensoren ausgestattet, sodass sie bei Kontakt mit einem Hindernis oder einem zu manipulierenden Objekt automatisch abstoppen. Üblicherweise wird dieser Ansatz bei Robotern mit langsam bewegenden Armen und Motoren verwirklicht, bei denen der Roboter vergleichsweise wenig Kraft aufwendet. Über Lichtvorhänge und Infrarot-Näherungssensoren werden Hindernisse erkannt, bevor die Maschine mit ihnen in Kontakt kommt. Bei beiden Technologien wird anhand von reflektierenden Wellen der relative Abstand zum Hindernis gemessen.

Kameras bieten eine ausgefeiltere Möglichkeit zur Steuerung mechatronischer Systeme. Dazu gehören nicht nur konventionelle Kameras sondern auch Time-of-Flight-Kameras wie der REAL3 Sensor von Infineon Technologies, mit dem komplexe 3D-Landschaften im Sichtfeld dargestellt werden können. Mit dem Aufstieg der Virtual-Reality-Technologie werden die Kosten für derartige Geräte stark sinken, wodurch sie für zahlreiche autonome mechatronische Systeme eingesetzt werden können – ein ähnlicher Effekt wie bei den sinkenden Entwicklungskosten für Lidar- und Radarsensoren durch den gewachsenen ADAS-Mark. Ein Beispiel für den Einsatz von Radartechnologie in einer Industrieumgebung sind die mm-Wellen-ICs der Baureihe BGT24M/L von Infineon.

Der Schlüssel für den Einsatz von fortschrittlichen Sensortechnologien wie Radar, 2D oder Time-of-Flight-Kameras liegt in weiterentwickelten Algorithmen auf der Basis von KI-Technologien wie Deep Learning. Ein zentraler Punkt für die mobile Mechatronik ist die Leistungsaufnahme. Ursprünglich wurde Deep Learning bei High-End-Mikroprozessoren und GPUs (Graphical Processing Units) eingesetzt – Anwendungsbereichen mit spürbar höheren Budgets. Heute stehen Maschinenbauern spezialisierte Geräte wie das Movidius Myriad-2 SoC zur Verfügung. Das Myriad-2 ist ein für Deep Learning und Echtzeit-Inferenzierung optimierter Visionprozessor und kommt im Automobilbereich bereits bei Fahrerassistenzsystemen zum Einsatz. Es wird von frei verfügbaren Software-Frameworks wie Caffe und Tensorflow unterstützt und ist für die Mechatronik-Integratoren einfach über den praktischen, USB-kompatiblen Neural Network Compute Stick nutzbar.

Dank fortschrittlicher Sensor-Hubs und entwicklungsorientierter Tools wie dem Neural Network Compute Stick wird es für Entwickler im Bereich Mechatronik und Robotersysteme immer einfacher, die Funktionalitäten ihrer Designs zu erweitern und diese immer mobiler werden zu lassen. Der wachsende Markt wird auch in Zukunft die Kosten senken und weitere Innovationen hervorbringen, durch die intelligente Bewegung ein Kernstück des expandierenden IoT-Bereichs bleibt.