【技术实现步骤摘要】
机器人故障诊断方法、装置、计算机设备以及存储介质
本申请涉及机器人
，具体涉及一种机器人故障诊断方法、装置、计算机设备以及存储介质。
技术介绍
随着机器人技术的快速发展，越来越多的机器人被广泛应用于各个领域，例如工业机器人，因其易用性、智能化水平高、生产效率及安全性高、易于管理且经济效益显著等特点，使得它们可以在高危环境下进行作业，从而取代很多传统的工业设备。然而，现有的工业机器人老化和故障问题十分突出，给企业的安全生产和经济效益带来了巨大影响，为了进一步提升工业机器人的各项性能，传统的机器人故障诊断方法通常是以循环运行方式来监控机器人各轴，其基本思想是在健康状态下，由于重复操作下的不同批次的数据具有一定相似性。因此，将监测批次数据与正常批次数据进行对比即可实现故障检测。然而，该技术极易受到机器人动作时长变化、环境温度变化等影响，稳定性较差。因此，现有的机器人故障诊断方法存在因诊断技术稳定性低，而导致诊断结果准确率不高的技术问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一...
【技术保护点】
1.一种机器人故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待测机器人在预设时段内的节拍数据，所述节拍数据中包括所述待测机器人的各个机器人轴对应的位置数据和扭矩数据；/n根据所述位置数据，确定各所述机器人轴对应的目标节拍数据；/n获取所述目标节拍数据中的扭矩数据作为目标节拍扭矩，并根据所述目标节拍扭矩，获取扭矩相似度距离；/n根据所述扭矩相似度距离，对所述待测机器人进行故障诊断，确定所述待测机器人的故障机器人轴。/n
【技术特征摘要】
1.一种机器人故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待测机器人在预设时段内的节拍数据，所述节拍数据中包括所述待测机器人的各个机器人轴对应的位置数据和扭矩数据；
根据所述位置数据，确定各所述机器人轴对应的目标节拍数据；
获取所述目标节拍数据中的扭矩数据作为目标节拍扭矩，并根据所述目标节拍扭矩，获取扭矩相似度距离；
根据所述扭矩相似度距离，对所述待测机器人进行故障诊断，确定所述待测机器人的故障机器人轴。
2.如权利要求1所述的机器人故障诊断方法，其特征在于，所述节拍数据中还包括各所述机器人轴对应的速度数据，在所述根据所述位置数据，确定各所述机器人轴对应的目标节拍数据之前，所述方法还包括：
根据所述速度数据，筛选出各所述机器人轴对应的目标速度数据，所述目标速度数据为小于或等于预设速度阈值的速度数据；
剔除所述速度数据中的所述目标速度数据，得到各所述机器人轴对应的有效速度数据；
确定所述有效速度数据对应的位置数据，作为有效位置数据，所述有效位置数据用于确定各所述机器人轴对应的目标节拍数据。
3.如权利要求1或2所述的机器人故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述位置数据，确定各所述机器人轴对应的目标节拍数据的步骤，包括：
根据所述位置数据在所述预设时段内的变化趋势信息，获取各所述机器人轴的上升起点位置和下降终点位置，所述上升起点位置和所述下降终端位置是根据相邻两个位置数据之间的位置距离确定的；
获取所述上升起点位置与所述下降终点位置之间的各个位置数据，作为目标位置数据；
确定所述目标位置数据对应的节拍数据，作为所述待测机器人的目标节拍数据，所述目标节拍数据至少包括以下之一：位置数据、位置偏差数据、速度数据以及扭矩数据。
4.如权利要求1或2所述的机器人故障诊断方法，其特征在于，所述获取所述目标节拍数据中的扭矩数据作为目标节拍扭矩，并根据所述目标节拍扭矩，获取扭矩相似度距离的步骤，包括：
获取所述目标节拍数据中的扭矩数据，作为目标节拍扭矩；
基于动态时间规整算法，计算所述目标节拍扭矩与正常节拍扭矩之间的距离，得到所述扭矩相似度距离，所述正常节拍扭矩为预设的节拍扭矩。
5.如权利要求1或2所述的机器人故障诊断方法，其特征在于，所述获取所述目标节拍数据中的扭矩数...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭丰斌，何军，佘迎松，王军，傅益龙，温昕，贺政，许跃修，蒋沅均，
申请(专利权)人：格创东智深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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