【技术实现步骤摘要】
基于数据采集和设备诊断的专家数据库自学习方法和装置
[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及基于数据采集和设备诊断的专家数据库自学习方法和装置。
技术介绍
[0002]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。
[0003]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。
[0004]如何及时发现或预测工业机器人的故障是目前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]本申请所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供基于数据采集和设备诊断的专家数据库自学习方法和装置。
[0006]本申请解决上述技...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于数据采集和设备诊断的专家数据库自学习方法，其特征在于，所述方法包括：根据第一预设任务表采集工业机器人中各部件的基础数据信息和部署所述工业机器人的环境数据信息；根据第二预设任务表对所述基础数据信息和所述环境数据信息进行监测，并根据监测结果得到所述工业机器人的设备诊断结果；提取所述工业机器人中各部件的基础数据信息和设置所述工业机器人的环境数据信息中的第一维度信息，在所述专家数据库中模糊查找所述第一维度信息，得到第二维度信息；根据所述第一维度信息和所述第二维度信息，确定校正系数，根据所述校正系数和所述设备诊断结果对所述第二维度信息进行校正，并将校正结果输出到所述专家数据库中。2.根据权利要求1所述的基于数据采集和设备诊断的专家数据库自学习方法，其特征在于，所述根据第一预设任务表采集工业机器人中各部件的基础数据信息和部署所述工业机器人的环境数据信息，具体包括：基于所述第一预设任务表中的第一任务信息，定时采集所述工业机器人中各部件的基础数据信息，所述基础数据信息包括所述工业机器人中各部件的专项数据和报警数据；基于所述第一预设任务表中的第二任务信息，定时采集部署所述工业机器人的环境数据信息，所述环境数据信息包括所述工业机器人的车间温度、湿度、灰尘和噪声和机器人应用场景。3.根据权利要求2所述的基于数据采集和设备诊断的专家数据库自学习方法，其特征在于，所述根据第二预设任务表对所述基础数据信息和所述环境数据信息进行监测，并根据监测结果得到所述工业机器人的设备诊断结果，具体包括：基于所述第二预设任务表中的第三任务信息，定时对采集到的所述基础数据信息中的专项数据进行计算，得到所述专项数据的趋势变化数据，将所述趋势变化数据和对应的指标阈值进行比对，得到第一比对结果；基于所述第二预设任务表中的第四任务信息，定时对采集到的所述环境数据信息中各项数据和对应的环境指标阈值进行比对，得到第二比对结果；基于所述第二预设任务表中的第五任务信息，定时对采集到的所述基础数据信息中的报警数据进行计算，得到所述报警数据的报警分数；若所述第一比对结果、所述第二比对结果和所述报警分数，得到所述工业机器人的设备诊断结果。4.根据权利要求3所述的基于数据采集和设备诊断的专家数据库自学习方法，其特征在于，所述提取所述工业机器人中各部件的基础数据信息和设置所述工业机器人的环境数据信息中的第一维度信息，具体包括：提取不在对应的所述指标阈值中的专项数据、所述报警分数大于预设分数值的所述报警数据，和大于对应的所述环境指标阈值的环境数据信息中的数据作为所述第一维度信息。5.根据权利要求4所述的基于数据采集和设备诊断的专家数据库自学习方法，其特征在于，所述在所述专家数据库中模糊查找所述第一维度信息，得到第二维度信息，具体包
括：根据所述第一维度信息中的专项数据、环境数据信息、机器人应用场景和报警数据建立查找条目，所述查找条目包括根据所述专项数据、所述环境数据信息和所述报警数据，建立特征值、特征索引和特征类型；其中，每一个所述专项数据对应一个所述查找条目，每一个所述环境数据信息和机器人应用场景对应一个所述查找条目，每一个所述报警数据对应一个所述查找条目；根据所有所述查找条目在所述专家数据库中进行查找，若查找结果中已查找到的所述查找条目超过预设查找阈值时，确定所述查找结果有效；当所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭广平，张静普，宫云涛，
申请(专利权)人：青岛方维智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。