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一种服务机器人云地协同故障诊断系统和方法技术方案

技术编号:22065572 阅读:43 留言:0更新日期:2019-09-12 11:14
本公开提出了一种服务机器人云地协同故障诊断系统和方法,包括:信息采集单元用于在机器人运行过程中采集机器人信息,并将所采集的信息传输至机器人控制器;所述机器人控制器控制信息采集单元的工作状态并将采集到的数据通过网络送入机器人故障诊断云端服务器;所述机器人故障诊断云端服务器对接收的数据通过深度学习建立并训练故障诊断模型,并将训练好的故障诊断模型下发至所述机器人控制器;所述机器人控制器基于所接收的训练好的故障诊断模型对机器人运动状态进行故障诊断。本公开将速度编码器等传感器的数据上传至云端进行融合,并通过深度学习模型进行训练,训练好的模型将部署到本地实时诊断,相比传统模型,具有实时性强,精度高等优点。

A Cloud-Ground Collaborative Fault Diagnosis System for Service Robots

【技术实现步骤摘要】
一种服务机器人云地协同故障诊断系统和方法
本公开涉及故障诊断
,特别是涉及一种服务机器人云地协同故障诊断系统和方法。
技术介绍
服务机器人在运行过程中,其可靠性和安全性一直是其稳定运行的保障,尤其涉及到与人类交互的环境中,服务机器人的正常运行显得尤为重要,因此,灵敏可靠的故障诊断系统对于服务机器人来说具有重要的意义。故障诊断系统可以对机器人已发生或即将发生的故障做出诊断或预测,避免故障进一步恶化,从而产生更严重的安全事故。传统的故障诊断方式有以下几种方法和弊端:故障树的故障诊断方法检测方法较为简单,只能检测明显的故障,对于复杂的机器人系统很难建立其故障树。专家系统的故障诊断方法需要长期的经验积累,且难以推广。基于数学模型的故障诊断方法存在对于复杂的高阶非线性系统难以建模的缺点,同时对于噪声的鲁棒性较低。传统的故障诊断均部署在机器人本身,对于基于数据驱动的故障诊断存在算力小的缺点,复杂的模型很难部署且计算速度慢导致时滞较高。现有技术中有的提出完全基于云端的故障诊断模型,其模型训练和诊断均部署在运算能力强的云端服务器,该方案解决了服务机器人本地算力小的问题,且云端便于机器人之间实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种服务机器人云地协同故障诊断系统,其特征是,包括:信息采集单元、机器人控制器和机器人故障诊断云端服务器;所述信息采集单元用于在机器人运行过程中采集机器人的姿态信息、机器人运动速度及机器人工作时电压电流信息,并将所采集的信息传输至机器人控制器;所述机器人控制器控制信息采集单元的工作状态并将采集到的数据通过网络送入机器人故障诊断云端服务器;所述机器人故障诊断云端服务器对接收的数据通过深度学习建立并训练故障诊断模型,并将训练好的故障诊断模型下发至所述机器人控制器;所述机器人控制器基于所接收的训练好的故障诊断模型对机器人运动状态进行故障诊断。

【技术特征摘要】
1.一种服务机器人云地协同故障诊断系统,其特征是,包括:信息采集单元、机器人控制器和机器人故障诊断云端服务器;所述信息采集单元用于在机器人运行过程中采集机器人的姿态信息、机器人运动速度及机器人工作时电压电流信息,并将所采集的信息传输至机器人控制器;所述机器人控制器控制信息采集单元的工作状态并将采集到的数据通过网络送入机器人故障诊断云端服务器;所述机器人故障诊断云端服务器对接收的数据通过深度学习建立并训练故障诊断模型,并将训练好的故障诊断模型下发至所述机器人控制器;所述机器人控制器基于所接收的训练好的故障诊断模型对机器人运动状态进行故障诊断。2.如权利要求1所述的一种服务机器人云地协同故障诊断系统,其特征是,所述信息采集单元安装在机器人端,包括IMU惯性测量单元、速度编码器、电压电流传感器;所述IMU惯性测量单元用于获取机器人的姿态信息;所述速度编码器用于获取机器人运动速度;所述电压电流传感器用于采集机器人运动时电路的工作电压及电流。3.如权利要求1所述的一种服务机器人云地协同故障诊断系统,其特征是,所述机器人控制器安装在机器人端,与所述信息采集单元通信。4.一种服务机器人云地协同故障诊断方法,其特征是,包括:在机器人运行过程中采集机器人的姿态信息、机器人运动速度及机器人工作时电压电流信息,并将所采集的信息传输至机器人控制器;机器人控制器控制信息采集单元的工作状态并将采集到的数据通过网络送入机器人故障诊断云端服务器;机器人故障诊断云端服务器对接收的数据通过深度学习建立并训练故障诊断模型,并将训练好的故障诊断模型下发至所述机器人控制器;机器人控制器基于所接收的训练好的故障诊断模型对机器人运动状态进行故障诊断。5.如权利要求4所述的一种服务机器人云地协同故障诊断方法,其特征是,所述故障诊断模型为基于DeepFM的服务...

【专利技术属性】
技术研发人员:周风余汪佳宇袁宪锋郭仁和
申请(专利权)人:山东大学
类型:发明
国别省市:山东,37

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