一种伺服焊枪驱动的异常检测方法及设备技术

本申请的目的是提供一种伺服焊枪驱动的异常检测方法及设备，本申请中确定用于对伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型；获取伺服焊枪在整个运动过程中的实时驱动信息和实时位置信息；基于实时位置信息确定伺服焊枪所处的至少一个实时运动状态，并分别提取每个实时运动状态下的实时驱动信息的实时特征数据；将实时特征数据输入异常检测模型，对伺服焊枪的驱动进行异常检测，得到实时检测结果；若实时检测结果超过预设异常阈值，则生成用于指示伺服焊枪的驱动存在异常的报警信息，解决了现有技术中焊枪驱动状态不可知、进行数据识别时需要追加传感器、部署和改造成本高以及占用通讯资源大等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种伺服焊枪驱动的异常检测方法及设备
本申请涉及机械设备数据分析领域，尤其涉及一种伺服焊枪驱动的异常检测方法及设备。
技术介绍
电阻点焊作为一种连接工艺，被广泛的应用在生产制造过程中。电阻点焊工艺通常需要伺服焊枪来实现，而伺服驱动单元又是伺服焊接系统的核心组成部分，主要保证焊接压力的施加，对工艺的稳定、可靠影响重大。因此开发对于伺服驱动系统的异常诊断方法，可以有效避免产品的焊接质量缺陷，减少计划外停机，降低成本，提高经济效益。现有的一些追加额外的传感器的技术，比如振动、温度传感器，可以一定程度实现异常诊断功能，但是安装传感器的成本、现场的空间限制以及后期改造，可能带来新的问题隐患，导致追加新的硬件并不能很好的解决这一问题。另外，在工厂的实际生产中，人工标记数据的正常或异常是比较困难的，一般情况下状态异常的数据记录也是比较少，所以需要使用无监督学习来得到一个模型。另外，变频器和PLC等控制器的通讯资源通常是有限的，应该尽量少的占用通道。
技术实现思路
本申请的一个目的是提供一种伺服焊枪驱动的异常检测方法及设备，以解决现有技术中伺服焊枪的驱动的状态不可知、进行数据识别时需要追加传感器、部署和改造成本高以及占用通讯资源大等问题。根据本申请的一个方面，提供了一种伺服焊枪驱动的异常检测方法，其中，所述方法包括：确定用于对伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型；获取伺服焊枪在整个运动过程中的实时驱动信息和实时位置信息；基于所述实时位置信息确定所述伺服焊枪所处的至少一个实时运动状态，并分别提取每个所述实时运动状态下的所述实时驱动信息的实时特征数据；将所述实时特征数据输入所述异常检测模型，对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测，得到实时检测结果；若所述实时检测结果超过预设异常阈值，则生成用于指示所述伺服焊枪的驱动存在异常的报警信息。进一步地，上述一种伺服焊枪驱动的异常检测方法，其中，所述确定用于对伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型，包括：确定所述伺服焊枪在基准工况内确定的每个运动状态下的驱动信息对应的特征数据；将预设数量的基准工况内的、所述伺服焊枪在每个所述运动状态下的所述驱动信息对应的特征数据，作为训练样本；对所述训练样本进行异常检测学习和模型训练，得到用于对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型。进一步地，上述一种伺服焊枪驱动的异常检测方法，其中，所述确定所述伺服焊枪在基准工况内确定的每个运动状态下的驱动信息对应的特征数据，包括：获取所述伺服焊枪在基准工况内的驱动信息和位置信息；根据所述位置信息确定所述伺服焊枪所处的至少一个运动状态，并分别提取每个所述运动状态下的所述驱动信息对应的特征数据。进一步地，上述一种伺服焊枪驱动的异常检测方法，其中，所述对所述训练样本进行异常检测学习和模型训练，得到用于对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型，包括：对所述训练样本中的所述特征数据进行筛选和过滤，得到用于对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测训练的、过滤后的训练样本；对所述过滤后的训练样本进行异常检测学习和模型训练，得到用于对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型。进一步地，上述一种伺服焊枪驱动的异常检测方法，其中，所述方法还包括：预置用于对所述伺服焊枪的驱动的检测结果进行异常评估的预设异常阈值；其中，若所述实时检测结果超过预设异常阈值，则生成用于指示所述伺服焊枪的驱动存在异常的报警信息之前，所述方法还包括：判断所述实时检测结果是否超过所述预设异常阈值。进一步地，上述一种伺服焊枪驱动的异常检测方法，其中，若所述实时检测结果未超过所述预设异常阈值，生成用于指示所述伺服焊枪的驱动正常的响应信息。根据本申请的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行时，使所述处理器实现如上述一种伺服焊枪驱动的异常检测方法。根据本申请的另一方面，还提供了一种伺服焊枪驱动的异常检测设备，其中，所述设备包括：一个或多个处理器；非易失性存储介质，用于存储一个或多个计算机可读指令，当所述一个或多个计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述一种伺服焊枪驱动的异常检测方法。与现有技术相比，本申请中确定用于对伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型；获取伺服焊枪在整个运动过程中的实时驱动信息和实时位置信息；基于所述实时位置信息确定所述伺服焊枪所处的至少一个实时运动状态，并分别提取每个所述实时运动状态下的所述实时驱动信息的实时特征数据；将所述实时特征数据输入所述异常检测模型，对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测，得到实时检测结果；若所述实时检测结果超过预设异常阈值，则生成用于指示所述伺服焊枪的驱动存在异常的报警信息，解决了现有技术中焊枪驱动状态不可知、进行数据识别时需要追加传感器、部署和改造成本高以及占用通讯资源大等问题。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1示出根据本申请一个方面的一种伺服焊枪驱动的异常检测方法的流程示意图；图2示出根据本申请一个方面的一种伺服焊枪驱动的异常检测方法的Tukey’s离群值箱线图法的示意图；图3示出根据本申请一个方面的一种伺服焊枪驱动的异常检测方法的3sigma准则的示意图；图4示出根据本申请一个方面的一种伺服焊枪驱动的异常检测方法的孤立森林的示意图；图5示出根据本申请一个方面的一种伺服焊枪驱动的异常检测方法的基准工况示意图；图6示出根据本申请一个方面的一种伺服焊枪驱动的异常检测方法的异常检测模型效果图；图7示出根据本申请一个方面的一种伺服焊枪驱动的异常检测方法的伺服焊枪的驱动阻力增加示意图；图8示出根据本申请一个方面的一种伺服焊枪驱动的异常检测方法的伺服焊枪的驱动在重新装配配后的磨合示意图。附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。具体实施方式下面结合附图对本申请作进一步详细描述。在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。内存是计算机可读介质的示例。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种伺服焊枪驱动的异常检测方法，其中，所述方法包括：/n确定用于对伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型；/n获取伺服焊枪在整个运动过程中的实时驱动信息和实时位置信息；/n基于所述实时位置信息确定所述伺服焊枪所处的至少一个实时运动状态，并分别提取每个所述实时运动状态下的所述实时驱动信息的实时特征数据；/n将所述实时特征数据输入所述异常检测模型，对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测，得到实时检测结果；/n若所述实时检测结果超过预设异常阈值，则生成用于指示所述伺服焊枪的驱动存在异常的报警信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种伺服焊枪驱动的异常检测方法，其中，所述方法包括：
确定用于对伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型；
获取伺服焊枪在整个运动过程中的实时驱动信息和实时位置信息；
基于所述实时位置信息确定所述伺服焊枪所处的至少一个实时运动状态，并分别提取每个所述实时运动状态下的所述实时驱动信息的实时特征数据；
将所述实时特征数据输入所述异常检测模型，对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测，得到实时检测结果；
若所述实时检测结果超过预设异常阈值，则生成用于指示所述伺服焊枪的驱动存在异常的报警信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定用于对伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型，包括：
确定所述伺服焊枪在基准工况内确定的每个运动状态下的驱动信息对应的特征数据；
将预设数量的基准工况内的、所述伺服焊枪在每个所述运动状态下的所述驱动信息对应的特征数据，作为训练样本；
对所述训练样本进行异常检测学习和模型训练，得到用于对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定所述伺服焊枪在基准工况内确定的每个运动状态下的驱动信息对应的特征数据，包括：
获取所述伺服焊枪在基准工况内的驱动信息和位置信息；
根据所述位置信息确定所述伺服焊枪所处的至少一个运动状态，并分别提取每个所述运动状态下的所述驱动信息对应的特征数据。


4.根据权利要求2所...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐骏，郭云，黄毅，何琪，
申请(专利权)人：上海大制科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31