【技术实现步骤摘要】
用于监控AGV状态的方法、装置、边缘设备和存储介质
本公开通常涉及工厂数字化
，更具体地，涉及用于监控AGV状态的方法、装置、计算设备和存储介质。
技术介绍
目前，随着灵活生产的趋势，AGV(自动引导车辆)被广泛使用。几乎所有的AGV都具有控制系统，如果发生电子故障，很容易获得错误代码。但是大多数AGV无法自己诊断机械故障。根据设备安全性和可靠性的要求，需要实时监控和分析AGV的健康状态。一些商业化解决方案是在AGV上设置一个边缘计算设备来收集相关数据并进行分析。由于边缘设备性能的限制，并且为了确保实时诊断，数据采样速率较低，并且一些简单的算法更加合适。因此难以得到准确的故障定位。在目前通用的AGV边缘计算解决方案中，由于边缘设备的限制，通常是以较低频率采集原始数据，并且通过AGV的比如均方根、峭度等知识，提取有用的特征；然后使用一些简单的算法来处理特征，比如阈值检测或线性回归等；最后，存储特征和算法结果，或者发布给第三方系统。以汽车生产线中的组装AGV为例，其任务是传送汽车部件，并且同时成为组装工作站...
【技术保护点】
1.用于监控AGV状态的方法(100)，包括：/n第一信号采集步骤(S102)：以第一采样速率从AGV采集第一信号数据，所述第一信号数据至少包括振动信号；/n特征提取步骤(S104)：从所述第一信号数据中提取特征；/n异常状态判断步骤(S106)：基于所提取的特征，确定所述AGV是否处于异常状态，在确定所述AGV处于正常状态的情况下，执行存储步骤，在确定所述AGV处于异常状态的情况下，执行第二信号采集步骤；/n第二信号采集步骤(S108)：以第二采样速率从所述AGV采集第二信号数据，其中，所述第二采样速率大于所述第一采样速率，所述第二信号数据的种类等于或者多于所述第一信号数...
【技术特征摘要】
1.用于监控AGV状态的方法(100)，包括：
第一信号采集步骤(S102)：以第一采样速率从AGV采集第一信号数据，所述第一信号数据至少包括振动信号；
特征提取步骤(S104)：从所述第一信号数据中提取特征；
异常状态判断步骤(S106)：基于所提取的特征，确定所述AGV是否处于异常状态，在确定所述AGV处于正常状态的情况下，执行存储步骤，在确定所述AGV处于异常状态的情况下，执行第二信号采集步骤；
第二信号采集步骤(S108)：以第二采样速率从所述AGV采集第二信号数据，其中，所述第二采样速率大于所述第一采样速率，所述第二信号数据的种类等于或者多于所述第一信号数据的种类；以及
存储步骤(S110)：存储所采集的第一信号数据或者第二信号数据。
2.如权利要求1所述的方法(100)，其中，所述第一信号数据还包括转速信号、电流信号、温度信号和位置信号中的至少一项。
3.如权利要求1或2所述的方法(100)，其中，所述特征包括以下中的至少一项：时域特征、频域特征和时-频域特征。
4.如权利要求1或2所述的方法(100)，在所述第二信号采集步骤之后，所述方法还包括：
故障诊断步骤(S112)：利用预先存储的机器学习模型对所述第二信号数据进行分析，来对所述AGV进行故障诊断，
其中，所述存储步骤进一步包括：存储所述第二信号数据和基于所述第二信号数据得到的故障诊断结果。
5.如权利要求4所述的方法(100)，其中，所述机器学习模型是利用预先收集的AGV信号历史数据和故障诊断历史数据作为训练样本，利用机器学习算法来学习得到。
6.如权利要求5所述的方法(100)，其中，所述机器学习算法是深度神经网络算法。
7.如权利要求4所述的方法(100)，还包括更新步骤(S114)：利用存储的所述第二信号数据和所述故障诊断结果作为新的训练样本，来更新所述机器学习模型。
8.用于监控AGV状态的装置(200)，所述装置安装在AGV上，包括：
第一信号采集单元(202)，被配置为以第一采样速率从AGV采集第一信号数据，所述第一信号数据至少包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈俊杰，周文晶，于禾，张海涛，龚锦标，王琪，宋振国，张见平，张宇乐，于庆明，李虎，
申请(专利权)人：西门子工厂自动化工程有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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