机器人故障检测方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于机器人技术领域，提供了机器人故障检测方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取待检测机器人单轴在设定运行速度下运动时产生的待检测声音数据；对所述待检测声音数据进行预处理，得到时域检测数据；通过时域检测数据进行判断待检测轴：获取时域检测数据的总数量以及实际声音检测数据的总数量，若时域检测数据总数量小于等于实际声音检测数据的总数量的一半，则判断待检测轴存在异常；反之，则判断为正常。本发明专利技术通过采集正常机器人和异常机器人的声音数据，并进行处理与分析，得到机器人的故障检测方法，通过本发明专利技术的方法可以减少人工任务量，提高检测效率，保证了结果的一致性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器人，具体而言，涉及一种机器人故障检测方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

1、生产线上机器人的故障判断主要通过工人听声音、观察振动等方法，存在自动化程度和效率较低以及人工标准不一的问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供机器人故障检测方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。

2、为了实现上述目的，本申请实施例提供了如下技术方案：

3、一方面，本申请实施例提供了机器人故障检测方法，所述方法包括：

4、获取机器人的在设定运行速度下，单轴运动时产生的声音数据；

5、采集正常机器人与异常机器人各轴在设定运行速度下的声音数据；找到异常机器人声音的数据特征值并建立判断模型；

6、对声音数据进行预处理，找到机器人运动的匀速段声音数据，并对声音进行处理并提取出得到所需时、频域的特征量；

7、利用判断模型对上述特征量进行检测，得到所述机器人的故障检测结果。

8、对于正常机器与异常机器的采集为选择一部分机本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.机器人故障检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的机器人故障检测方法，其特征在于，1)中，包括以下内容：

3.根据权利要求1所述的机器人故障检测方法，其特征在于，2)中，预处理包括以下内容：

4.根据权利要求3所述的机器人故障检测方法，其特征在于，所述目标声音数据段通过以下方法得到：

5.根据权利要求4所述的机器人故障检测方法，其特征在于，2)中，通过频域检测数据进行判断待检测轴状态，包括以下内容：

6.机器人故障检测装置，其特征在于，包括：

【技术特征摘要】

1.机器人故障检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的机器人故障检测方法，其特征在于，1)中，包括以下内容：

3.根据权利要求1所述的机器人故障检测方法，其特征在于，2)中，预处理包括以下内容：

4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞恺，
申请(专利权)人：成都卡诺普机器人技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：