【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业机器人运维，尤其涉及分布式智能网络的工业机器人状态监测方法及系统。
技术介绍
1、随着工业自动化和智能化的发展，工业机器人在生产线中的应用日益广泛。它们的高效运行对保持生产效率和产品质量至关重要。因此，实时监测工业机器人的状态，预测并防止故障发生，成为提高生产稳定性和降低运营成本的关键。
2、现有技术方案(公开号为cn116572256b的中国专利技术专利)记载了一种工业机器人状态监测与故障诊断方法，在现有技术方案中大量数据需要从机器人传输到远程服务器进行处理，这导致显著的数据处理延迟；现有技术方案中缺少一个整合的全局视角，导致仅能进行局部或单一机器人的故障分析；现有技术方案中的故障识别通常较为表面，难以深入挖掘复杂的故障模式；现有技术方案中监测系统是静态的，缺乏随时间和环境变化的自适应能力。这些问题的存在限制了现有技术方案在工业自动化和智能化背景下的效能，影响了生产效率和设备可靠性。
技术实现思路
1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本专利技术提供分布式智能...
【技术保护点】
1.分布式智能网络的工业机器人状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的分布式智能网络的工业机器人状态监测方法，其特征在于，所述多维数据包括：振动数据、温度数据、电流数据、声音数据及压力数据；以及
3.根据权利要求1所述的分布式智能网络的工业机器人状态监测方法，其特征在于，所述预处理包括：
4.根据权利要求1所述的分布式智能网络的工业机器人状态监测方法，其特征在于，通过机器人或其近端设备上配置的边缘计算设备实现对机器人的边缘计算，通过网络接口接收对应机器人的特征数据集，并进行分析处理，实时检测机器人的异常趋势
【技术特征摘要】
1.分布式智能网络的工业机器人状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的分布式智能网络的工业机器人状态监测方法，其特征在于，所述多维数据包括：振动数据、温度数据、电流数据、声音数据及压力数据；以及
3.根据权利要求1所述的分布式智能网络的工业机器人状态监测方法，其特征在于，所述预处理包括：
4.根据权利要求1所述的分布式智能网络的工业机器人状态监测方法，其特征在于，通过机器人或其近端设备上配置的边缘计算设备实现对机器人的边缘计算，通过网络接口接收对应机器人的特征数据集，并进行分析处理，实时检测机器人的异常趋势和模式。
5.根据权利要求1所述的分布式智能网络的工业机器人状态监测方法，其特征在于，所述机器学习模型通过历史训练集进行训练，用于识别出机器人在不同状态下的内在趋势和模式，其中，所述历史训练集包括：历史的特征数据集、故障记录和维护日志。
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：王璐烽，刘均，彭江旭，张强，
申请(专利权)人：重庆工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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