【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的工业机器人动态管理系统及方法
[0001]本专利技术涉及工业机器人
，具体为一种基于大数据的工业机器人动态管理系统及方法。
技术介绍
[0002]机器人具有感知、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至代替人类完成危险、繁重、复杂的工作，提高工作效率与质量，服务人类社会，扩大或延伸人的活动及能力范围，智能机器人是基于人工智能AI和机器学习ML
的突破，确保机器人控制智能、性能的稳定，通过不断的创新和研发，重新定义智能机器人。
[0003]随着计算机技术、传感器技术和人工智能等技术的快速发展，机器人技术也变得日趋成熟，而其中的移动机器人类型应用最为广泛，在家用服务、航天、工业等众多的行业中扮演着越来越重要的角色，这些各种各样的机器人能够在特定环境下很好地完成工作。
[0004]工业机器人的动态数据包含机器人各个本体轴的正向加速时间，正向减速时间，正向最大速度，正向最大转矩，正向稳态转矩，反向加速时间，反向减速时间，反向最大速度，反向最大转矩，反向稳态转矩等，这些动态性能指标是机器人的重要性...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的工业机器人动态管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、获取机械臂各关节运动顺序不同、速度不同时，完成钻孔作业的所有路径，记为数组A；S2、提取数组A中，机械臂相同运动速度下，完成钻孔作业的不同路径，记为集合B；S3、通过计算分析，得到不同路径下机械臂完成钻孔作业的最佳路径；S4、计算机械臂使用寿命与机械臂关节磨损之间的关系；S5、结合机械臂完成钻孔作业的最佳路径以及最小磨损情况进行选择最优方法。2.根据权利要求1所述一种基于大数据的工业机器人动态管理方法，其特征在于，所述S3通过计算并分析，得到不同路径下机械臂完成钻孔作业的最佳路径的方法包括以下步骤：S3.1、筛选集合B中速度为V1时，机械臂完成钻孔作业的所有路径；S3.2、获取钻孔作业孔i与孔j的位置信息；S3.3、基于蚁群算法实现打孔路径规划，并通过分析得出对应最佳路径。3.根据权利要求2所述一种基于大数据的工业机器人动态管理方法，其特征在于，所述基于蚁群算法实现打孔路径规划，并通过分析得出对应最佳路的方法包括以下步骤：S2.1、获取n个需要完成钻孔任务的位置信息，记为集合C，设定打孔路径个数为m，根据公式得到时间t时，第k条打孔路径由任务孔i转移到任务孔j的状态转移概率；其中α表示信息启发式因子，用于表示轨迹的相对重要性；β表示期望启发式因子，用于表示能见度的相对重要性；η
i，j
(t)表示启发函数；τ
i，j
(t)表示时间t时任务孔i到任务孔j之间路径上的残留信息素强度，同时用禁忌表tabu
k
进行记录第k条打孔路径当前所完成的任务点；allowed
k
＝C
‑
tabu
k
，表示第k条路径下一步允许选择的任务点；S2.2、根据启发式函数得到节点之间距离与启发函数值的关系，其中d
i，j
表示为孔i到孔j之间的距离；用于反映两点之间的航行代价；S2.3、根据公式τ
i，j
(t+1)＝(1
‑
ρ)τ
i，j
(t)，对各个任务孔链接路径上的信息素浓度进行更新处理，并根据信息素浓度选取最佳路径，其中ρ为信息素挥发系数，0<ρ≤1，此时选取最佳路径为机械臂执行速度V1时，完成钻孔作业的最佳路径,记为4.根据权利要求1所述一种基于大数据的工业机器人动态管理方法，其特征在于，所述S4计算机械臂使用寿命与机械臂关机磨损之间的关系的方法包括以下步骤：S4.1、获取机械臂模型参数；S4.2、构建机械臂动力学模型，即其中M(q)表示机械臂n
×
n质量矩阵，q表示机械臂关节位置，表示机械臂关节运动速度矩阵，表示机械臂关节运动加速度矩阵，表示n
×
1离心力和科氏力矢量，G(q)表示n
×
1的重力
矢量，表示黏性摩擦模型，表示库仑摩擦模型，δ为关节力矩；S4.3、根据公式得到机械臂n
×
n质量矩阵，其中m表示连杆质量，l和L表示连杆惯性张量，d表示连杆的质心到前一个关节的轴的距离，表示第n根连杆对第n
‑
【专利技术属性】
技术研发人员：方懿，谷朝臣，邵全全，伍玲密，马进，赵羽迪，关新平，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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