工业机器人操作故障判定方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种工业机器人操作故障判定方法，具体包括以下步骤：S1，构建工业机器人状态监测系统；S2，构建工业机器人参数检测系统；S3，构建工业机器人故障树模型，建立故障索引；S4，工业机器人开始运行；S5，定期或实时获取工业机器人运行时的状态数据，并判断工业机器人的运行时的状态数据是否正常，若正常则重复本步骤，否则执行下一步；S6，根据工业机器人运行异常时的状态数据获取运动物理参数，判断存在问题的运动物理参数；S7，根据故障索引和故障时模型，推导得出工业机器人的故障原因。本发明专利技术能够自动判断出工业机器人的故障原因，无需人工实时监测，提高了工作效率。

The method and system for judging the operation fault of industrial robot

【技术实现步骤摘要】
工业机器人操作故障判定方法和系统
本专利技术涉及一种工业机器人操作故障判定方法和系统。
技术介绍
工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。工业机器人在工业生产中能代替人做某些单调、频繁和重复的长时间作业，或是危险、恶劣环境下的作业，例如在冲压、压力铸造、热处理、焊接、涂装、塑料制品成形、机械加工和简单装配等工序上，以及在原子能工业等部门中，完成对人体有害物料的搬运或工艺操作。及时发现工业机器人的故障是保证工业生产有条不紊地持续进行的重要条件，现有的工业机器人故障判定是通过人工判断的，效率比较低。
技术实现思路
本专利技术提出一种工业机器人操作故障判定方法和系统，解决了现有技术中工业机器人故障判定是通过人工判断的，效率比较低的问题。本专利技术的技术方案是这样实现的：一种工业机器人操作故障判定方法，具体包括以下步骤：S1，构建工业机器人状态监测系统；S2，构建工业机器人参数检测系统；S3，构建工业机器人故障树模型，建立故障索引；S4，工业机器人开始运行；S5，定期或实时获取工业机器人运行时的状态数据，并判断工业机器人的运行时的状态数据是否正常，若正常则重复本步骤，否则执行下一步；S6，根据工业机器人运行异常时的状态数据获取运动物理参数，判断存在问题的运动物理参数；S7，根据故障索引和故障时模型，推导得出工业机器人的故障原因。优选的，步骤S1，构建工业机器人状态监测系统具体指的是为工业机器人设置一对一或多对一或一对多的摄像机，获取工业机器人的视频。优选的，步骤S2，构建工业机器人参数检测系统具体指的是为工业机器人设置若干传感器，获取工业机器人的电源电压、电机电流，角速度、角加速度，各关节臂的倾角、振动数据。优选的，步骤S5具体包括以下步骤：S51，定期或实时获取工业机器人运行时的视频或照片，体现出工业机器人运行时各关节臂的运行轨迹或运行位置；S52，若定期获取视频或照片，则获取工业机器人在每一运行周期同一时间段或时间点的视频或照片，从定期或实时获取的视频或照片中获取若干像素点作为特征点，对比特征点是否一致，若一致，则判定工业机器人运行时的状态数据正常。优选的，步骤S6具体包括以下步骤：S61，工业机器人的所有关节臂均无法运行，获取工业机器人的电源电压和电机电流；S62，工业机器人的关节臂可以运行，获取工业机器人的角速度、角加速度、倾角、振动数据。一种工业机器人操作故障判定系统，包括状态监测系统，用于获取工业机器人的运行状态数据；参数检测系统，用于获取工业机器人的运行物理参数；状态判定单元，用于判断工业机器人的运行时的状态数据是否正常；故障判定单元，用于获取运行异常的工业机器人对应的运行物理参数，推导得出工业机器人的故障原因。优选的，所述状态监测系统包括若干摄像机，与工业机器人一对一或多对一或一对多。优选的，所述参数检测系统包括若干传感器，获取工业机器人的电源电压、电机电流，角速度、角加速度，各关节臂的倾角、振动数据。本专利技术的有益效果在于：能够自动判断出工业机器人的故障原因，无需人工实时监测，提高了工作效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一种工业机器人操作故障判定方法一个实施例的流程图；图2为数据传输电路的电路原理图；图3为本专利技术一种工业机器人操作故障判定方法一个实施例的方框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，本专利技术提出了一种工业机器人操作故障判定方法，具体包括以下步骤：S1，构建工业机器人状态监测系统；S2，构建工业机器人参数检测系统；S3，构建工业机器人故障树模型，建立故障索引；S4，工业机器人开始运行；S5，定期或实时获取工业机器人运行时的状态数据，并判断工业机器人的运行时的状态数据是否正常，若正常则重复本步骤，否则执行下一步；S6，根据工业机器人运行异常时的状态数据获取运动物理参数，判断存在问题的运动物理参数；S7，根据故障索引和故障时模型，推导得出工业机器人的故障原因。作为本专利技术的一个优选实施例，步骤S1，构建工业机器人状态监测系统具体指的是为工业机器人设置一对一或多对一或一对多的摄像机，获取工业机器人的视频。若摄像机与工业机器人一对一设置，则每一摄像机可以获取对应的一工业机器人的运行状态视频或照片，若多个摄像机对应一个工业机器人，比如摄像机的个数为3，三个摄像机的镜头中心线互相垂直，能够获取工业机器人各个角度的运行状态视频或照片，更精准地判断。若摄像机与工业机器人一对多，多个工业机器人的作业轨迹应保持一致，摄像机获取工业机器人的对角线一定范围内的视频，判断视频或照片内工业机器人的运行轨迹是否一致。作为本专利技术的一个优选实施例，步骤S2，构建工业机器人参数检测系统具体指的是为工业机器人设置若干传感器，获取工业机器人的电源电压、电机电流，角速度、角加速度，各关节臂的倾角、振动数据。作为本专利技术的一个优选实施例，步骤S5具体包括以下步骤：S51，定期或实时获取工业机器人运行时的视频或照片，体现出工业机器人运行时各关节臂的运行轨迹或运行位置；S52，若定期获取视频或照片，则获取工业机器人在每一运行周期同一时间段或时间点的视频或照片，从定期或实时获取的视频或照片中获取若干像素点作为特征点，对比特征点是否一致，若一致，则判定工业机器人运行时的状态数据正常。作为本专利技术的一个优选实施例，步骤S6具体包括以下步骤：S61，工业机器人的所有关节臂均无法运行，获取工业机器人的电源电压和电机电流；S62，工业机器人的关节臂可以运行，获取工业机器人的角速度、角加速度、倾角、振动数据。在具体实施过程中，可设置用于实现接收工业机器人的视频数据、工作数据并判断故障原因的监控平台，监控平台可由数据前置机、WEB服务器、数据库服务器等组成。具有注册、接收、数据处理、规则判断、存储及数据综合显示、数据报表导出、控制指令下发以及后台管理功能等组成，完成工业机器人目标数据监测，报警处置。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种工业机器人操作故障判定方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/nS1，构建工业机器人状态监测系统；/nS2，构建工业机器人参数检测系统；/nS3，构建工业机器人故障树模型，建立故障索引；/nS4，工业机器人开始运行；/nS5，定期或实时获取工业机器人运行时的状态数据，并判断工业机器人的运行时的状态数据是否正常，若正常则重复本步骤，否则执行下一步；/nS6，根据工业机器人运行异常时的状态数据获取运动物理参数，判断存在问题的运动物理参数；/nS7，根据故障索引和故障时模型，推导得出工业机器人的故障原因。/n

【技术特征摘要】
1.一种工业机器人操作故障判定方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1，构建工业机器人状态监测系统；
S2，构建工业机器人参数检测系统；
S3，构建工业机器人故障树模型，建立故障索引；
S4，工业机器人开始运行；
S5，定期或实时获取工业机器人运行时的状态数据，并判断工业机器人的运行时的状态数据是否正常，若正常则重复本步骤，否则执行下一步；
S6，根据工业机器人运行异常时的状态数据获取运动物理参数，判断存在问题的运动物理参数；
S7，根据故障索引和故障时模型，推导得出工业机器人的故障原因。


2.根据权利要求1所述的工业机器人操作故障判定方法，其特征在于，步骤S1，构建工业机器人状态监测系统具体指的是为工业机器人设置一对一或多对一或一对多的摄像机，获取工业机器人的视频。


3.根据权利要求2所述的工业机器人操作故障判定方法，其特征在于，步骤S2，构建工业机器人参数检测系统具体指的是为工业机器人设置若干传感器，获取工业机器人的电源电压、电机电流，角速度、角加速度，各关节臂的倾角、振动数据。


4.根据权利要求3所述的工业机器人操作故障判定方法，其特征在于，步骤S5具体包括以下步骤：
S51，定期或实时获取工业机器人运行时的视频或照片，体现出工业机器人运行时各关节臂的运行轨迹或运行位置；
...

【专利技术属性】
技术研发人员：董红祥，
申请(专利权)人：安徽智训机器人技术有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34