一种故障自动识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种故障自动识别方法、装置、设备及存储介质，本发明专利技术实施例通过利用机器人的功能系统来采集机器人基础功能元件的状态数据和运行数据，并实时对状态数据和运行数据进行分析，确定机器人是否发生故障。当确定机器人发生故障时，则功能系统生成包括有告警码的告警信息，并将告警信息发送至主控模块，再由主控模块将告警信息通过后台消息中心上传至运维平台，由运维平台根据告警信息生成相对应的故障内容信息后，将告警信息以及故障内容信息发送至目标地址。本发明专利技术实施例提高对机器人的故障进行排查的准确率以及效率，解决了现有技术中机器人的故障排查过程存在着效率低下以及准确低下的技术问题。效率低下以及准确低下的技术问题。效率低下以及准确低下的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种故障自动识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及自动化领域，尤其涉及一种故障自动识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，随着科技的不断发展，机器人技术的发展也日新月异，目前部分机器人已经能够做到全自动化。由于机器人系统比较复杂，当机器人出现故障时，需要对机器人的故障进行排查以定位问题。然而，机器人作为一个复杂系统，其故障排查是一个系统工程，故障排查过程中要求维修人员能够理解机器人各功能系统与控制原理，并熟练应用各种测试手段，这需要研发团队的高度配合与维修人员具备深度的专业知识储备，实现条件较为严苛，导致机器人的故障排查过程存在着效率低下以及准确低下的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供了一种故障自动识别方法、装置、设备及存储介质，本专利技术实施例能够提高对机器人的故障进行排查的效率以及准确率，解决了现有技术中机器人的故障排查过程存在着效率低下以及准确低下的技术问题。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种故障自动识别方法，所述方法适用于机器人的功能系统，所述功能系统预先根据所述机器人的功能对电路模块进行划分得到，所述方法包括：
[0005]采集机器人基础功能元件的状态数据以及运行数据；
[0006]实时对所述状态数据和所述运行数据进行分析，确定所述机器人是否发生故障；
[0007]当确定所述机器人发生故障时，生成告警信息，所述告警信息中包括告警码，一个所述告警码对应一种故障，且所述告警码中不同的码段包括有所述故障不同维度的信息；
[0008]将所述告警信息发送至主控模块，以使所述主控模块将各个所述功能系统的告警信息进行汇总后通过后台消息中心上传至运维平台，由所述运维平台根据预设规则对所述告警码进行解析，确定与所述告警码相对应的故障内容信息后，将所述告警信息以及所述故障内容信息发送至目标地址。
[0009]第二方面，本专利技术实施例提供了一种故障自动识别装置，所述装置适用于机器人的功能系统，所述功能系统预先对所述机器人的功能对电路模块进行划分得到，所述装置包括：
[0010]数据采集模块，用于采集机器人基础功能元件的状态数据以及运行数据；
[0011]故障分析模块，用于实时对所述状态数据和所述运行数据进行分析，确定所述机器人是否发生故障；
[0012]信息生成模块，用于当确定所述机器人发生故障时，生成告警信息，所述告警信息中包括告警码，一个所述告警码对应一种故障，且所述告警码中不同的码段包括有所述故障不同维度的信息；
[0013]信息上报模块，用于将所述告警信息发送至主控模块，以使所述主控模块将各个所述功能系统的告警信息进行汇总后通过后台消息中心上传至运维平台，由所述运维平台根据预设规则对所述告警码进行解析，确定与所述告警码相对应的故障内容信息后，将所述告警信息以及所述故障内容信息发送至目标地址。
[0014]第三方面，本专利技术实施例提供了一种故障自动识别设备，所述故障自动识别设备包括处理器以及存储器；
[0015]所述存储器用于存储计算机程序，并将所述计算机程序传输给所述处理器；
[0016]所述处理器用于根据所述计算机程序中的指令执行如第一方面所述的一种故障自动识别方法。
[0017]第四方面，本专利技术实施例提供了一种存储计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的一种故障自动识别方法。
[0018]上述，本专利技术实施例通过利用机器人的功能系统来采集机器人基础功能元件的状态数据和运行数据，并实时对状态数据和运行数据进行分析，确定机器人是否发生故障。当确定机器人发生故障时，则功能系统生成包括有告警码的告警信息，并将告警信息发送至主控模块，再由主控模块将告警信息通过后台消息中心上传至运维平台，由运维平台根据告警信息生成相对应的故障内容信息后，将告警信息以及故障内容信息发送至目标地址。运维人员通过在目标地址查看故障内容信息即可快速定位和排查机器人发生的故障，提高对机器人的故障进行排查的准确率以及效率，解决了现有技术中机器人的故障排查过程存在着效率低下以及准确低下的技术问题。
附图说明
[0019]图1为本专利技术实施例提供的一种故障自动识别方法的流程图。
[0020]图2为本专利技术实施例提供的一种机器人、后台消息中心、运维平台以及移动终端的数据传输关系示意图。
[0021]图3为本专利技术实施例提供的另一种故障自动识别方法的流程图。
[0022]图4为本专利技术实施例提供的一种故障自动识别方法的架构示意图。
[0023]图5为本专利技术实施例提供的一种故障自动识别装置的结构示意图。
[0024]图6为本专利技术实施例提供的一种故障自动识别设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]以下描述和附图充分地示出本申请的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本申请的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。在本文中，各实施方案可以被单独地或总地用术语“专利技术”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的专利技术，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个专利技术或专利技术构思。本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用于将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不要求或者暗示这些实体或操作之间存在
任何实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素。本文中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的结构、产品等而言，由于其与实施例公开的部分相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0026]如图1所示，图1为本专利技术实施例提供的一种故障自动识别方法的流程图。本专利技术实施例提供的故障自动识别方法适用于机器人的功能系统，其中功能系统，是指用于执行某项或多项特定功能的系统。本实施例中，所述功能系统预先根据所述机器人的功能对电路模块进行划分得到，例如功能系统可以划分为机器人的导航系统、DCU系统、通信系统和人机系统等，其中导航系统用于实现机器人的路径导航功能，导航系统可以包括机器人中的定位模块、地图模块、路径规划模块、运动控制模块以及避障规划模块等。DCU系统用于实现机器人的驱动控制功能，DCU系统可以包括机器人中的主控模块、电机模块、驱动模块、传感器模块和电源模块等。通信系统用于实现机器人的通信功能，例如人机系统与导航系统的通信、人机系统与DCU系统的通信、导航系统与DCU系统的通信以及人机系统与系统后台的通信等。人机系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种故障自动识别方法，其特征在于，所述方法适用于机器人的功能系统，所述功能系统预先根据所述机器人的功能对电路模块进行划分得到，所述方法包括：采集机器人基础功能元件的状态数据以及运行数据；实时对所述状态数据和所述运行数据进行分析，确定所述机器人是否发生故障；当确定所述机器人发生故障时，生成告警信息，所述告警信息中包括告警码，一个所述告警码对应一种故障，且所述告警码中不同的码段包括有所述故障不同维度的信息；将所述告警信息发送至主控模块，以使所述主控模块将各个所述功能系统的告警信息进行汇总后通过后台消息中心上传至运维平台，由所述运维平台根据预设规则对所述告警码进行解析，确定与所述告警码相对应的故障内容信息后，将所述告警信息以及所述故障内容信息发送至目标地址。2.根据权利要求1所述的一种故障自动识别方法，其特征在于，所述机器人至少包括一个功能系统，所述告警码的码值范围根据所述功能系统进行划分，且所述功能系统的故障相对应的告警码位于与所述功能系统相对应的码值范围内，所述告警码中不同的码段包括有所述故障的位置信息、所述故障的属性信息以及所述故障的类型信息。3.根据权利要求1所述的一种故障自动识别方法，其特征在于，所述告警信息中还包括故障发生时间以及故障等级，所述故障等级预先根据所述故障对所述机器人的影响进行划分。4.根据权利要求3所述的一种故障自动识别方法，其特征在于，所述由所述运维平台根据预设规则对所述告警码进行解析，确定与所述告警码相对应的故障内容信息后，将所述告警信息以及所述故障内容信息发送至目标地址，包括：由所述运维平台根据预设规则对所述告警码进行解析，确定与所述告警码相对应的故障内容信息后，根据所述告警信息中的故障等级确定相对应的目标地址，并将所述告警信息以及所述故障内容信息发送至所述相对应的目标地址。5.根据权利要求1所述的一种故障自动识别方法，其特征在于，所述实时对所述状态数据和所述运行数据进行分析，确定所述机器人是否发生故障，包括：获取相对应的故障发生条件，每个所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亚奇，俞锦涛，杨帆，阳剑，王松青，
申请(专利权)人：广州赛特智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：