【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备故障检测领域，具体涉及一种智能机器人的故障检测方法。
技术介绍
1、随着智能化机器人的发展，越来越多的智能机器人具备故障检测功能，智能机器人能够实现自动化的故障识别与检测，能大大降低人工检测的成本，并且智能机器人的故障检测具有灵活、高效的特点，可以到达人工无法到达的区域。
2、但是，针对一些大型设备，智能机器人只能检测其外部结构的故障情况，无法对内部结构的故障进行检测，虽然，现有技术中存在一些小型智能机器人能进入大型设备内部进行故障检测，但是由于大型设备的内部结构复杂，智能机器人的轨迹规划成为难点。对设备内部检测出的故障数据，其故障数据的数据量大，如何能准确的对设备故障进行评估也是现有技术无法解决的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供了一种智能机器人的故障检测方法，有效解决智能机器人在检测设备内部轨迹规划难，提高检测设备内部故障检测的效果和准确性。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术所采用的技术方案为：
3、提供一种智能机器人的故障检测方法，其包括以下步骤：
4、s1：建立检测设备的三维模型，在三维模型的空间建立三维检测坐标系0-xyz，将三维模型的内部表面拆分成若干个故障检测单元；
5、s2：将智能机器人的长、宽、高的最小值作为最小移动单位 a；将智能机器人的最大检测范围作为智能机器人的最大检测单位；
6、
7、s4：智能机器人从起点坐标进入检测设备内，在检测设备内部生成若干故障检测点，并采集每个故障检测点上的故障数据，生成 t组故障数据；
8、s5：计算故障系数矩阵，并利用故障系数矩阵计算检测设备相关的故障概率值 p；
9、s6：设置设备运行状态的评估阈值 p阈值，若 p＞ p阈值，则检测设备已经出现故障，若 p≤ p阈值，则检测设备还未出现故障。
10、进一步地，步骤s4包括：
11、s41：以最大检测单位作为智能机器人在检测设备内单次移动的距离 d，智能机器人到达起点坐标后，先向检测设备内任意方向移动距离 d，到达第一故障检测点；
12、s42：将第一故障检测点周围最大检测单位范围内的区域完成检测后，生成第一故障检测点的故障数据；
13、s43：以第一故障检测点作为起点，分别向四个方向取智能机器人预估移动方向，四个方向相互垂直；
14、s44：在四个方向上分别取最大检测单位的长度作为障碍评估单元，在障碍评估单元内均匀取若干障碍评估点，并获取每个障碍评估点的坐标， i为障碍评估点的编号；
15、s45：计算障碍评估点距离周围的故障检测单元中心的距离 d：
16、；
17、其中，为故障检测单元中心的坐标， n为故障检测单元的编号；
18、s46：比较距离 d与最小移动单位 a的大小；若存在一个故障检测单元对应的距离 d＜ a，则该方向上存在智能机器人的障碍，智能机器人不能向该方向移动；否则，该方向上不存在智能机器人的障碍，智能机器人可以向该方向移动；
19、s47：计算出以第一故障检测点作为起点的四个方向上，智能机器人可以移动的方向的数量 n；
20、若 n=0；则智能机器人已经进入死角，回到起点坐标，返回步骤s41，向另外的方向移动；
21、若 n≠0，且 n=1，则智能机器人只有一个方向可以移动，智能机器人向该方向移动距离 d后，到达第二故障检测点，执行步骤s412；
22、若 n≠1，且1＜ n≤4；则智能机器人不止一个方向可以选择前进，进入步骤s48；
23、s48：在可以前进的 n个方向上，以第一故障检测点作为起点，在距离第一故障检测点长度为距离 d的位置取预设第二检测点，形成 n个预设第二检测点，获取每个预设第二检测点 i的坐标，计算每个预设第二检测点与周围的故障检测单元中心的距离：
24、；
25、s49：比较距离与距离 d的大小；
26、若＞ d，则该故障检测单元 n在预设第二检测点 i处无法被检测；
27、若≤ d，则该故障检测单元 n在预设第二检测点 i处可以被检测；
28、s410：统计每个预设第二检测点上可以被检测的故障检测单元的数量 w，筛选出 n个数量 w中的最大值 wmax，最大值 wmax对应的预设第二检测点作为第二故障检测点；
29、s411：智能机器人移动到第二故障检测点后，返回步骤s5，第二故障检测点替换第一故障检测点，生成第二故障检测点的故障数据；
30、s412：将出口所在的区域划分成若干出口单元，获取每个出口单元中心的坐标， v为出口单元的编号，智能机器人到达第 t个故障检测点时，若存在第 本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能机器人的故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能机器人的故障检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
3.根据权利要求2所述的智能机器人的故障检测方法，其特征在于，所述步骤S5包括：
4.根据权利要求3所述的智能机器人的故障检测方法，其特征在于，所述步骤S54中计算故障概率值P的方法为：
【技术特征摘要】
1.一种智能机器人的故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能机器人的故障检测方法，其特征在于，所述步骤s4包括：
3.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴国强，孙建欣，
申请(专利权)人：天津博优智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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