【技术实现步骤摘要】
一种机器人的远程故障诊断推送方法及装置
本专利技术涉及机器人的远程故障监控
，尤其涉及一种机器人的远程故障诊断推送方法及装置。
技术介绍
随着机器人使用密度的不断提高，由机器人构成的自动化、智能化、柔性化生产线越来越多地应用在焊接、喷涂、装配、包装、搬运、码垛等各个工业领域。机器人的安全、稳定、持续、可靠运行将给企业带来可观的经济效益，而一旦因故障长时间停机将会给企业造成不可避免的经济损失。不同品牌的机器人在各种复杂生产环境中的大量使用，为机器人的日常维护带来了巨大的挑战。机器人的常见故障形式包括：机械系统故障、电气系统故障、传感检测系统故障和控制系统故障等。依赖于单机故障报警或人工巡检的机器人运维模式存在着维护成本高、响应时间长等弊端，已经越来越不能满足企业当前的实际需要。目前，国外机器人四大家族中的ABB和FANUC公司已研发出各自的机器人远程运维系统。ABB开发的“远程服务平台”可对客户企业的机器人进行远程实时监控和数据分析处理，第一时间预判可能出现的故障并启动报警机制，服务工程师通过互联网登录接...
【技术保护点】
1.一种机器人的远程故障诊断推送方法，其特征在于，所述方法包括：/n基于各传感器采集机器人状态信号以及作业环境状态信号；/n对采集到的机器人状态信号以及作业环境状态信号进行预处理，获取预处理后的信号；/n基于时域分析和频域分析对信号进行特征提取，获取信号的状态特征数据；/n基于主成分析算法对所述信号的状态特征数据进行融合，获取机器人的运行状态特征；/n将所述机器人的运行状态特征代入故障判别模型库中存储的故障诊断模型中，经逻辑计算判断所述机器人当前是否已出现故障；/n若是，获取所述机器人的故障类型，将所述故障类型推送至管理用户终端进行故障警报的实时显示。/n
【技术特征摘要】
1.一种机器人的远程故障诊断推送方法，其特征在于，所述方法包括：
基于各传感器采集机器人状态信号以及作业环境状态信号；
对采集到的机器人状态信号以及作业环境状态信号进行预处理，获取预处理后的信号；
基于时域分析和频域分析对信号进行特征提取，获取信号的状态特征数据；
基于主成分析算法对所述信号的状态特征数据进行融合，获取机器人的运行状态特征；
将所述机器人的运行状态特征代入故障判别模型库中存储的故障诊断模型中，经逻辑计算判断所述机器人当前是否已出现故障；
若是，获取所述机器人的故障类型，将所述故障类型推送至管理用户终端进行故障警报的实时显示。
2.根据权利要求1所述的远程故障诊断推送方法，其特征在于，所述对采集到的机器人状态信号以及作业环境状态信号进行预处理，获取预处理后的信号，包括：
对采集到的机器人状态信号以及作业环境状态信号依次进行模/数转换、编码和去噪处理，获取处理后的状态信号；
对处理后的状态信号进行数据清洗处理，获取预处理后的信号。
3.根据权利要求2所述的远程故障诊断推送方法，其特征在于，所述对采集到的机器人状态信号以及作业环境状态信号依次进行模/数转换、编码和去噪处理，包括：
对采集到的机器人状态信号以及作业环境状态信号依次进行采样、保持、量化处理，获取处理结果；以及，
对处理结果进行按照时序和信号类别的方式进行唯一性识别编码；
基于数字滤波对唯一性识别编码后的数据进行去噪处理。
4.根据权利要求2所述的远程故障诊断推送方法，其特征在于，所述对处理后的状态信号进行数据清洗处理，包括：
对处理后的状态信号基于排序与合并算法进行删除无效和重复数据处理；
对删除无效和重复数据处理后的状态信号基于“三西格玛准则”判断异常值进行纠正异常数据处理，获取纠正后的数据；
对纠正后的数据基于差值法进行补全缺失数据处理。
5.根据权利要求1所述的远程故障诊断推送方法，其特征在于，所述基于时域分析和频域分析对信号进行特征提取，包括：
基于时域分析和频域分析采用信号统计分析算法对清洗后的状态信号进行特征提取；
其中，所述时域分析包括提取信号的最小值、最大值、平均值、滑动平均值、方差值、均方根值；所述频域分析包括提取信号的频率响应峰值、频谱、功率谱、功率密度谱。
6.根据权利要求1所述的远程故障诊断推送方法，其特征在于，所述基于主成分析算法对所述信号的状态特征数据进行融合，获取机器人的运行状态特征，包括：
分别将待融合的信号的状态特征数据进行多尺度分解，获得待融合的信号的状态特征数据的低通子带分量和带...
【专利技术属性】
技术研发人员：周广兵，李文威，柯晶晶，蒙仕格，林飞堞，王珏，郑培献，
申请(专利权)人：华南智能机器人创新研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44
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