一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护系统及方法技术方案

本说明书实施例提供了一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护系统及方法，其中，系统包括：物理空间模块，用于采集码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据；虚拟系统模块，用于根据采集的码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据搭建数字孪生虚拟环境，构建码垛机器人三维模型；通讯模块，用于将物理空间模块与虚拟系统模块进行连接，并进行数据的交互，通过数字孪生虚拟环境对物理空间模块进行实时监控；预测维护模块，用于对数字孪生虚拟环境中的码垛机器人的运行状态进行预测和维护。本发明专利技术实现了对工厂码垛作业的实时监控，达到了预测维护的效果，解决了安全问题。解决了安全问题。解决了安全问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护系统及方法


[0001]本文件涉及数字孪生机器人
，尤其涉及一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护系统及方法。

技术介绍

[0002]数字孪生(Digital Twin)是指通过数字化技术将物理实体转换为数字形式，并在数字环境中模拟和优化物理实体的运行情况和性能，实现对物理实体的有效监管和管理。该概念于2002年由美国国家航空航天局(NASA)提出，旨在为太空站和飞船等航天器的设计、运行和维修提供虚拟环境。数字孪生是智能制造和智慧城市等领域发展的重要技术支撑，目前已经成为全球科技领域研究的热点。
[0003]在现代机器人发展的热点时期，尤其是工业方面对机器人的需求尤为巨大，然而现在的机器人发展技术还是需要很大的人工成本，比如货物码垛方面，在码垛机器人进行货物码垛时，如果需要工作人员对现场进行观察，很容易导致安全问题，造成危害，如果码垛机器人出现设备问题，很容易导致现场作业出现危险。因此，需要一种基于数字孪生的码垛机器人监控系统，在码垛完成的同时，对码垛作业进行实时监控，并对码垛机器人的预测性维护，最大限度的解决码垛机器人的故障问题。

技术实现思路

[0004]本说明书一个或多个实施例提供了一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护方法，包括：
[0005]采集码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据；
[0006]根据所述物理空间模块采集的码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据搭建数字孪生虚拟环境，构建码垛机器人三维模型；
[0007]将物理空间模块与所述虚拟系统模块进行连接，并进行数据的交互，通过数字孪生虚拟环境对物理空间模块进行实时监控；
[0008]通过RBF神经网络与贝叶斯分类器集成算法对所述数字孪生虚拟环境中的码垛机器人的运行状态进行预测和维护。
[0009]本说明书一个或多个实施例提供了一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护系统，包括：物理空间模块、虚拟系统模块、通讯模块和预测维护模块；
[0010]所述物理空间模块：用于采集码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据；
[0011]所述虚拟系统模块：用于根据所述物理空间模块采集的码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据搭建数字孪生虚拟环境，构建码垛机器人三维模型；
[0012]所述通讯模块：用于将物理空间模块与所述虚拟系统模块进行连接，并进行数据的交互，通过数字孪生虚拟环境对物理空间模块进行实时监控；
[0013]所述预测维护模块：用于通过RBF神经网络与贝叶斯分类器集成算法对所述数字孪生虚拟环境中的码垛机器人的运行状态进行预测和维护。
[0014]本说明书一个或多个实施例提供了一种电子设备，包括：
[0015]处理器；以及，
[0016]被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器实现上述基于数字孪生的码垛机器人预测性维护方法的步骤。
[0017]本说明书一个或多个实施例提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现上述基于数字孪生的码垛机器人预测性维护方法的步骤。
[0018]采用本专利技术实施例，实现了对工厂码垛作业的实时监控，不需要人员对码垛作业进行实时观察，保证了人员安全，降低了人力成本；基于RBF神经网络与贝叶斯分类器对码垛机器人进行预测性维护，提高了码垛机器人码垛货物时的安全性能，减少设备资产损失，提高了工作人员的安全性。
[0019]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护方法的流程图；
[0022]图2为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护系统的组成示意图；
[0023]图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护系统搭建框架示意图；
[0024]图4为本说明书一个或多个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]为了使本
的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本文件的保护范围。
[0026]方法实施例
[0027]根据本专利技术实施例，提供了一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护方法，图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护方法的流程图，如图1所示，根据本专利技术实施例的基于数字孪生的码垛机器人预测性维护方法具体包括：
[0028]S1.采集码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据。
[0029]所述采集码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据具体包括：对码垛机器人的属性、尺寸大小、在空间中的位置、材质属性的数据进行采集，并对机器人控制器的数据、传感器对码垛机器人关节角度的测量数据、视觉传感器对货箱的图像数据进行采集。
[0030]S2.根据所述物理空间模块采集的码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据搭建数字孪生虚拟环境，构建码垛机器人三维模型。
[0031]通过对物理空间的数据采集，根据所述物理空间模块采集的码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据，采用SolidWorks三维建模软件对码垛机器人以及货箱、输送装置进行建模，值得注意的是，本专利技术采用PIXYZ Plugin插件，在Solidworks建模完成后，对模型进行轻量化处理，减少模型三角面的数量，减少了CPU的损耗，然后可直接将模型导入Unity3D中进行虚拟环境的搭建，不需要对Solidworks建立的模型进行格式转换。
[0032]S3.将物理空间模块与所述虚拟系统模块进行连接，并进行数据的交互，通过数字孪生虚拟环境对物理空间模块进行实时监控。
[0033]将数字孪生环境搭建好后，实现数据交互，建立物理空间与虚拟系统的连接，采用MQTT实现物理空间和虚拟系统的连接，将Unity3D作为客户端，将码垛机器人控制器作为服务端，在此基础上，建立多个客户端与服务器连接，每个客户端接受来自服务器的数据并显本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护系统，其特征在于，包括：物理空间模块、虚拟系统模块、通讯模块和预测维护模块；所述物理空间模块：用于采集码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据；所述虚拟系统模块：用于根据所述物理空间模块采集的码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据搭建数字孪生虚拟环境，构建码垛机器人三维模型；所述通讯模块：用于将物理空间模块与所述虚拟系统模块进行连接，并进行数据的交互，通过数字孪生虚拟环境对物理空间模块进行实时监控；所述预测维护模块：用于通过RBF神经网络与贝叶斯分类器集成算法对所述数字孪生虚拟环境中的码垛机器人的运行状态进行预测和维护。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述物理空间模块具体用于：对码垛机器人的属性、尺寸大小、在空间中的位置、材质属性的数据进行采集，并对机器人控制器的数据、传感器的数据、货箱的图像数据进行采集。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括数据存储模块，用于对物理空间模块采集的数据、孪生数据的集合以及对实时监控系统产生出来的数据进行保存，并存储码垛机器人的运动关节的角度、速度、加速度、力矩，以及电机、控制器和传感器的数据。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括显示模块，包括监控系统控制面板，搭建在数字孪生虚拟环境中，所述控制面板上实时显示物理空间的工作数据，包括码垛货箱的数量、码垛的完成状态和码垛机器人的工作状态。5.一种基于数字孪生的码垛机器人预测性维护方法，其特征在于，包括：采集码垛机器人的运行状态数据和机器人控制数据；根据所述物理空间模块采集的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴文强，任志晔，余铭峰，秦广向，吴伟聪，萧仲敏，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：