【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字化机器人健康分析，具体是指基于人工智能的机器人健康状态评估方法及系统。
技术介绍
1、基于人工智能的机器人健康状态评估方法及系统，是指利用机器学习、计算机视觉、传感器数据分析技术，对机器人的机械结构、电子元件、软件运行等关键部件进行实时监测、故障诊断和性能预测的智能化技术体系；通过采集机器人的运动参数、能耗数据及运行日志等多元信息，结合深度学习、异常检测算法建立健康状态模型，实现自动化故障识别与剩余寿命预测，其核心作用在于提升运维效率、降低突发性故障风险，并通过预维护策略延长机器人使用寿命，从而保障工业自动化、服务机器人等场景下的设备稳定运行。
2、但是，在已有的机器人健康状态评估方法中，存在着机器人的健康数据采集维度狭窄、缺乏多模态融合的局限性，通常仅依赖单一类型的传感器（如温度、电流或振动），难以全面反映机器人运行过程中的真实健康状态，而现有的智能方法无法与维护策略生成或控制逻辑实现联动，难以在实际工程中使用的技术问题；在已有的机器人健康数字建模过程中，存在着传统方法多采用纯数据驱动的机器学习模型，缺乏...
【技术保护点】
1.基于人工智能的机器人健康状态评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的机器人健康状态评估方法，其特征在于：在步骤S1中，所述数据采集融合，用于收集原始数据、提取时空特征并进行特征融合，具体为通过传感数据收集和动态采样协调，得到机器人健康状态评估原始数据集，并通过数据预处理和工艺特征融合，得到机器人健康状态评估优化数据；
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的机器人健康状态评估方法，其特征在于：在步骤S2中，所述数字孪生健康建模，用于构建机器人健康状态的虚拟数字孪生模型，具体为依据所述机器人健康状态评估...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的机器人健康状态评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的机器人健康状态评估方法，其特征在于：在步骤s1中，所述数据采集融合，用于收集原始数据、提取时空特征并进行特征融合，具体为通过传感数据收集和动态采样协调，得到机器人健康状态评估原始数据集，并通过数据预处理和工艺特征融合，得到机器人健康状态评估优化数据；
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的机器人健康状态评估方法，其特征在于：在步骤s2中，所述数字孪生健康建模，用于构建机器人健康状态的虚拟数字孪生模型，具体为依据所述机器人健康状态评估优化数据，采用动态双数据流神经常微分方程建模方法，进行数字孪生健康建模，得到机器人健康度参数，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的机器人健康状态评估方法，其特征在于：在步骤s3中，所述多尺度预测性维护，用于实现从微观磨损到系统级故障的跨尺度预测，具体为依据所述机器人健康度参数和所述机器人健康状态评估优化数据，采用结合量子退火优化和图注意力网络的多时间尺度预测架构，进行多尺度预测性维护，得到分级预测性维护参考数据，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的机器人健康状态评估方法，其特征在于：在步骤s33中，所述结合改进多目标奖励函数和量子退火策略蒸馏的深度强化学习方法，包括构建多目...
【专利技术属性】
技术研发人员：高松，吕华楠，陈祖涛，骞东亮，宋文义，赵彦松，
申请(专利权)人：天津新松机器人自动化有限公司，
类型：发明
国别省市：
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