一种工业机器人运行状态监测预警系统及方法与流程

本发明属于机器人故障诊断，具体涉及一种工业机器人运行状态监测预警系统及方法。

背景技术：

1、工业机器人在现代制造业中起到越来越重要的作用，并在世界范围内迅速普及，而且长期处于高强度、频繁和重复运行状态下，工业机器人性能和健康状态不可避免地会发生退化，但是由于集多种高新技术于一体的工业机器人机构精密复杂，机器人对减速机、轴承部件磨损的退化故障无法实现检测预警，对维修技术人员的专业技能提出了极高的要求。目前工业机器人的应用企业普遍不具备监测预警的能力，当机器人部件退化至故障时，往往需要非计划性停机，然后才临时通知外部服务商到企业现场进行诊断维修，浪费了大量的时间和人力物力成本。

2、现有技术中，还未有实现远程监控和故障诊断的应用技术，工业机器人的运行状态监控和故障诊断大多还是依靠机器人单机自主报警，通过显示错误代码提醒维修技术人员完成相应的故障诊断和处理，但是在大多数情况下，错误代码并不能全面准确的反映故障问题的根源，仍需要专业的技术人员到现场进行分析才能得出故障原因从而进行维修，需要花费较长的时间，故障诊断得不及时导致工业机器人的使用效率降低。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种工业机器人运行状态监测预警系统及方法，以解决背景技术中的问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种工业机器人运行状态监测预警系统，包括：用户本地平台、数据采集控制器和远程监控诊断模块，其中：

4、所述远程监控诊断模块具体包括远程通讯模块、数据采集模块、数据存储库和数据诊断分析模块，所述远程通讯模块将所述用户本地平台数据传输至所述数据存储库，所述数据采集模块采集所述数据采集控制器的数据，并将采集到的数据采集控制器的数据传输至数据存储库；

5、所述数据诊断分析模块通过对历史各型机器人的故障机理进行建模分析，对历史故障信息进行挖掘分析，得出历史故障类型及对应的数据；

6、所述数据存储库和所述数据诊断分析将数据与服务器交互。

7、进一步的，所述远程监控诊断模块基于对现场运行机器人的关键运行数据的识别、报警数据和辅助诊断数据，对机器人进行故障诊断与分析。

8、进一步的，所述工业机器人运行状态监测预警系统还包括无线辅助传感器、视频模块和交换机，所述数据采集模块与无线辅助传感器、数据采集控制器、视频模块和交换机连接并通过无线辅助传感器、数据采集控制器、视频模块采集机器人数据。

9、进一步的，所述无线辅助传感器和所述数据采集控制器安装于机器人各关键部位，用于采集机器人运行数据，对机器人进行调测，并通过交换机将本地和远程的数据进行传输。

10、进一步的，所述远程监控诊断模块通过对历史各型机器人的故障机理进行建模分析，对历史故障信息进行挖掘分析，得出历史故障类型及对应的数据。

11、进一步的，所述数据采集控制器与机器人、用户本地平台和远程监控诊断模块连接，所述数据采集控制器包括权限管理单元，所述权限管理单元限制所述数据采集控制器的数据访问来客。

12、一种工业机器人运行状态监测预警方法，应用于前述的一种工业机器人运行状态监测预警系统，包括以下步骤：

13、采集机器人的各关键部位的数据信息；

14、将数据信息转换为电压信号，并对电压进行调理，调理后的电压信号进行特征提取，得到特征数据；

15、定义异常信号；

16、对特征数据进行异常检测及异常信号报警，并将异常信号传输至远程监控诊断模块；

17、对异常信号进行故障综合分析及诊断，输出故障诊断结果。

18、进一步的，对异常信号进行故障综合分析及诊断具体包括以下步骤：

19、采集各类机器人的历史故障案例数据；

20、对各类型机器人运行机理及故障机理原因的理论分析及建模；

21、利用bp神经网络搭建模型。

22、进一步的，利用bp神经网络搭建模型具体包括以下步骤：

23、初始化各个网络节点的权值和阈值，建立网络；

24、加入数据样本，计算输出向量；

25、计算反向传播输出误差，并通过误差最小化方法修正各个点的权值和阈值；

26、计算权值修正后的输出的误差平方和，判断其是否满足期望，若满足，则结束训练，若不满足，则继续加入样本重新训练。

27、进一步的，对异常信号进行故障综合分析及诊断具体还包括以下步骤；

28、分别利用提取的不同类型的故障特征对不同的神经网络模型进行训练，获得多个训练好的神经网络模型；每一所述训练好的神经网络模型能够对一种故障类型的故障特征进行故障诊断；其中，所述神经网络模型训练时以故障数据集中的故障特征为输入，以故障特征对应的故障模式为标签；

29、根据故障类型，将主特征成分分别输入对应训练好的神经网络模型进行故障诊断，得到多个诊断结果，其中，主特征成分为机器人的多个部位多种数据信息中的异常数据的主特征成分；

30、将多个诊断结果输入到支持向量机进行信息融合及故障综合诊断，得到机器人系统的故障综合诊断结果。

31、本发明的有益效果：

32、本发明公开的一种工业机器人运行状态监测预警系统及方法，通过采集机器人各类型历史故障数据，建立数学模型，从而实时监测机器人运行过程中的状态，当机器人运行过程中出现异常数据通过安装在各关键部位的数据采集控制器上传到远程监控诊断模块，从而对异常数据进行诊断分析最终实现机器人故障预警，并通过对异常数据的分析得出故障原因，方便机器人的运维及保养。

技术特征：

1.一种工业机器人运行状态监测预警系统，其特征在于，包括：用户本地平台、数据采集控制器和远程监控诊断模块，其中：

2.根据权利要求1所述的一种工业机器人运行状态监测预警系统，其特征在于，所述远程监控诊断模块基于对现场运行机器人的关键运行数据的识别、报警数据和辅助诊断数据，对机器人进行故障诊断与分析。

3.根据权利要求1所述的一种工业机器人运行状态监测预警系统，其特征在于，所述工业机器人运行状态监测预警系统还包括无线辅助传感器、视频模块和交换机，所述数据采集模块与无线辅助传感器、数据采集控制器、视频模块和交换机连接并通过无线辅助传感器、数据采集控制器、视频模块采集机器人数据。

4.根据权利要求3所述的一种工业机器人运行状态监测预警系统，其特征在于，所述无线辅助传感器和所述数据采集控制器安装于机器人各关键部位，用于采集机器人运行数据，对机器人进行调测，并通过交换机将本地和远程的数据进行传输。

5.根据权利要求1所述的一种工业机器人运行状态监测预警系统，其特征在于，所述远程监控诊断模块通过对历史各型机器人的故障机理进行建模分析，对历史故障信息进行挖掘分析，得出历史故障类型及对应的数据。

6.根据权利要求1所述的一种工业机器人运行状态监测预警系统，其特征在于，所述数据采集控制器与机器人、用户本地平台和远程监控诊断模块连接，所述数据采集控制器包括权限管理单元，所述权限管理单元限制所述数据采集控制器的数据访问来客。

7.一种工业机器人运行状态监测预警方法，其特征在于，应用于权利要求1至6任一项所述的一种工业机器人运行状态监测预警系统，包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的一种工业机器人运行状态监测预警方法，其特征在于，对异常信号进行故障综合分析及诊断具体包括以下步骤：

9.根据权利要求8所述的一种工业机器人运行状态监测预警方法，其特征在于，利用bp神经网络搭建模型具体包括以下步骤：

10.根据权利要求7所述的一种工业机器人运行状态监测预警方法，其特征在于，对异常信号进行故障综合分析及诊断具体还包括以下步骤；

技术总结
本发明公开了一种工业机器人运行状态监测预警系统及方法，属于机器人故障诊断技术领域，包括用户本地平台、数据采集控制器和远程监控诊断模块，远程监控诊断模块，远程监控诊断模块将所述用户本地平台数据传输至所述数据存储库，远程监控诊断模块接收所述数据采集控制器的数据，将接收到的数据采集控制器的数据传输至数据存储库，通过对历史各型机器人的故障机理进行建模分析，对历史故障信息进行挖掘分析，得出历史故障类型及对应的数据，从而实时监测机器人运行过程中的状态，当机器人出现异常数据则通过安装在各关键部位的数据采集控制器上传到远程监控诊断模块，实现机器人故障预警，并对异常数据分析得出故障原因，方便机器人的运维及保养。

技术研发人员：何庆
受保护的技术使用者：广州市阳普机电工程有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13