【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业机器人，尤其涉及一种工业机器人多关节振动数据采集分析方法和装置。
技术介绍
1、工业机器人在制造和自动化领域中广泛应用，执行各种任务，例如装配、搬运和焊接。随着机器人应用范围的不断扩大，提高机器人运动的稳定性和精度变得至关重要。其中，关节振动是影响机器人性能的重要因素之一。
2、例如，中国专利公开号：cn111673734a，公开了一种机器人关节伺服系统振动抑制控制方法，包括输入模块、速度环控制器、电流环控制器、惯量负载，所述输入模块连接所述速度环控制器，所述速度环控制器连接所述电流环控制器，所述电流环控制器连接所述惯量负载，所述惯量负载连接所述输出模块，其特征在于：还包括补偿转矩观测器；所述电流环控制器连接所述补偿转矩观测器；所述速度环控制器连接所述补偿转矩观测器。本专利技术的有益效果是：集成在每一个关节伺服驱动器中的控制算法能够具有消除或减轻振动的控制策略，对各自的机械振动做出合适的控制或补偿动作。
3、但是，现有技术中还存在以下问题，
4、工业机器人搬运的物品可能存在晃动，尤其是在由静止到移动的瞬间，物品晃动的程度最高，会对关节振动数据产生影响，现有技术中未根据物品的性质将关节振动数据的分析方法进行区分，造成分析可靠性不高的问题。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种工业机器人多关节振动数据采集分析方法和装置，用以克服现有技术中未根据物品的性质将关节振动数据的分析方法进行区分，造成分析可靠性不高的问题。
3、步骤s1，将被夹持物品放置于可移动平板上，所述可移动平板上设置有重力采集单元，使平板以预设速度往复运动，获取若干次重力值，计算重力波动值；
4、步骤s2，根据所述重力波动值以及末端关节移动速度变化量计算关节运行系数，划分工业机器人运行状态；
5、步骤s3，基于工业机器人运行状态选取对应的振动数据采集分析策略，包括，
6、选定特征关节运动量参数以及特征时间段，所述关节运动量参数包括角度变化速度以及末端关节移动速度变化量，所述角度为末端关节与末端关节连接关节的夹角，获取特征时间段内工业机器人末端关节振动数据，基于工业机器人关节振动波动值判定工业机器人运行是否稳定；
7、或，实时获取工业机器人末端关节振动数据，判定工业机器人运行是否异常。
8、进一步地，所述步骤s1中，根据公式(1)计算重力波动值，
9、
10、公式(1)中，b表示重力波动值，n表示重力值获取次数，f i表示第i次获取的重力值，f0表示预设重力值阈值。
11、进一步地，所述步骤s2中，根据公式(2)计算关节运行系数，
12、
13、公式(2)中，d表示关节运行系数，b0表示预设的重力波动值阈值，γ为重力波动值权重系数，△v表示预设时间段内末端关节移动速度变化量，v0表示预设末端关节移动速度变化量阈值，β为末端关节移动速度变化量权重系数。
14、进一步地，所述步骤s2中，将所述关节运行系数与预设关节运行系数对比阈值进行对比，
15、若所述关节运行系数小于预设的关节运行系数对比阈值，则划分工业机器人运行状态为平稳状态；
16、若所述关节运行系数大于或等于预设的关节运行系数对比阈值，则划分工业机器人运行状态为波动状态。
17、进一步地，所述步骤s3中，基于工业机器人运行状态选取对应的振动数据采集分析策略，
18、若工业机器人运行状态为平稳状态，则基于工业机器人关节振动波动值判定工业机器人运行是否稳定；
19、若工业机器人运行状态为波动状态，则实时获取工业机器人关节振动数据，判定工业机器人运行是否异常。
20、进一步地，所述步骤s3中，将关节运动量参数与预设各关节运动量参数对比阈值进行对比，
21、若存在任一关节运动量参数大于所述预设关节运动量参数对比阈值，则选定所述关节运动量参数为特征关节运动量参数，并将特征关节运动量参数对应时间段确定为特征时间段。
22、进一步地，所述步骤s3中，还包括根据公式(3)计算工业机器人关节振动波动值，
23、
24、公式(3)中，e表示工业机器人关节振动波动值，m表示振动数据获取次数，aj表示第j次获取的振动幅值，ae表示平均振动幅值。
25、进一步地，所述步骤s3中，将所述工业机器人关节振动波动值与预设工业机器人关节振动波动值对比阈值进行对比，
26、若所述工业机器人关节振动波动值小于所述预设工业机器人关节振动波动值对比阈值，则判定工业机器人运行稳定。
27、进一步地，所述步骤s3中，当工业机器人末端关节振动幅值大于预设振动幅值对比阈值时，判定工业机器人运行异常。
28、进一步地，还提供一种工业机器人多关节振动数据采集分析装置，包括：
29、振动检测仪，用以获取振动数据；
30、运算单元，用以划分工业机器人运行状态，选定特征关节运动量参数以及判定工业机器人运行情况；
31、显示屏幕，用以显示判定结果；
32、存储单元，用以存储判定结果。
33、与现有技术相比，本专利技术通过步骤s1将被夹持物品放置于可移动平板上，使平板以预设速度往复运动，计算重力波动值；步骤s2根据重力波动值以及末端关节移动速度变化量计算关节运行系数，划分工业机器人运行状态；步骤s3基于工业机器人运行状态选取对应的振动数据采集分析策略，包括，选定特征关节运动量参数以及特征时间段，获取特征时间段内工业机器人末端关节振动数据，基于工业机器人关节振动波动值判定工业机器人运行是否稳定；或，实时获取工业机器人末端关节振动数据，判定工业机器人运行是否异常，本专利技术有助于提升对工业机器人运行状态分析的可靠性。
34、尤其，本专利技术通过将被夹持物品放置于可移动平板上，使平板以预设速度往复运动，获取若干次重力值，计算重力波动值，被夹持物品如果为瓶装液体等会发生晃动的物品，则其在工业机器人夹持过程中会晃动，使工业机器人关节振动，而物品的晃动会影响对工业机器人关节振动数据的分析准确性，将重力波动值作为考量因为有助于提升后续对振动数据处理的可靠性。
35、尤其，本专利技术通过所述重力波动值以及末端关节移动速度变化量计算关节运行系数，划分工业机器人运行状态；在速度变化较大时，物品发生晃动的可能性较高，此时如果物品较易于发生晃动，则对工业机器人关节振动数据的影响较大，影响了振动数据分析的准确性，将工业机器人运行状态根据关节运行系数进行划分，采取相应策略对振动数据进行分析，有助于提升数据分析的可靠性。
36、尤其，本专利技术选定特征关节运动量参数以及特征时间段，在工业机器人运行状态较平稳时，关节的振动数据振动幅值较小，通过平稳状态下的振动数据难以精准本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，所述步骤S1中，根据公式(1)计算重力波动值，
3.根据权利要求2所述的工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，所述步骤S2中，根据公式(2)计算关节运行系数，
4.根据权利要求1所述的工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，所述步骤S2中，将所述关节运行系数与预设关节运行系数对比阈值进行对比，
5.根据权利要求1所述的工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，所述步骤S3中，基于工业机器人运行状态选取对应的振动数据采集分析策略，
6.根据权利要求1所述的工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，所述步骤S3中，将关节运动量参数与预设各关节运动量参数对比阈值进行对比，
7.根据权利要求1所述的工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，所述步骤S3中，还包括根据公式(3)计算工业机器人关节振动波动值，
8.根据权利要求
9.根据权利要求1所述的工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，所述步骤S3中，当工业机器人末端关节振动幅值大于预设振动幅值对比阈值时，判定工业机器人运行异常。
10.一种应用于权利要求1-9任一项所述工业机器人多关节振动数据采集分析方法的工业机器人多关节振动数据采集分析装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，所述步骤s1中，根据公式(1)计算重力波动值，
3.根据权利要求2所述的工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，所述步骤s2中，根据公式(2)计算关节运行系数，
4.根据权利要求1所述的工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，所述步骤s2中，将所述关节运行系数与预设关节运行系数对比阈值进行对比，
5.根据权利要求1所述的工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，所述步骤s3中，基于工业机器人运行状态选取对应的振动数据采集分析策略，
6.根据权利要求1所述的工业机器人多关节振动数据采集分析方法，其特征在于，所...
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