基于拟合概率密度函数的工业机器人关节异常检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于拟合概率密度函数的工业机器人关节异常检测方法，包括以下步骤：获取工业机器人关节的电流信号；将所述电流信号按数值大小进行频次直方图统计；通过所述频次直方图拟合所述电流信号的概率密度函数曲线；将所述概率密度函数曲线与所述工业机器人在正常状态下的关节基准概率密度函数曲线进行比较，完成异常检测。本发明专利技术可以有效的解决工业机器人关节的异常检测问题。工业机器人关节的异常检测问题。工业机器人关节的异常检测问题。

【技术实现步骤摘要】
基于拟合概率密度函数的工业机器人关节异常检测方法


[0001]本专利技术涉及工业机器人状态监测及故障诊断
，特别是涉及一种基于拟合概率密度函数的工业机器人关节异常检测方法。

技术介绍

[0002]随着自动化进程的不断推进，工业机器人发挥着越来越重要的作用，极大的提高了生产效率。但工业机器人的功能需求不断增加，结构趋于复杂，长时间运行会导致工业机器人出现故障。对工业机器人进行状态监测，检测设备是否出现异常，避免经济损失和人员伤亡。传统的工业机器人异常检测方法采集的信号为振动信号、扭矩信号、声发射信号等，但这些信号采集难度大，成本高，而电流信号可以从工业机器人控制柜里直接获取，采集方便，成本低。
[0003]现有技术中通过电流信号对恒速电机进行故障诊断和状态监测的研究较多，获取定子电流后，使用电流频谱分析法可以完成对电机的故障诊断和状态监测。但工业机器人的关节主要由伺服电机和减速器组成，伺服电机和恒速电机的电流信号相比，在出现故障后，周期性强的电流信号变得具有非周期性，因此传统分析方法不再适用。
专利技术内容
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于拟合概率密度函数的工业机器人关节异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取工业机器人关节的电流信号；(2)将所述电流信号按数值大小进行频次直方图统计；(3)通过所述频次直方图拟合所述电流信号的概率密度函数曲线；(4)将所述概率密度函数曲线与所述工业机器人在正常状态下的关节基准概率密度函数曲线进行比较，完成异常检测。2.根据权利要求1所述的基于拟合概率密度函数的工业机器人关节异常检测方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：将所述工业机器人的控制柜中的U、V相线缆穿过电流互感器，采集每个关节的U、V相电流。3.根据权利要求1所述的基于拟合概率密度函数的工业机器人关节异常检测方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：将所述电流信号按数据维度进行0
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1归一化处理，将归一化后的所述电流信号记为X
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【专利技术属性】
技术研发人员：肖雷，马百腾，张坤，李正平，陈宇航，
申请(专利权)人：上海机器人产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：