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探究面向智能制造的工业机器人健康评估方法

泰然健康网
2024-12-07 14:56

摘要：针对智能制造领域中最具代表性的设备——工业机器人，在其精度退化和设备故障问题上进行了健康评估研究。首先，通过失效模式及影响分析，对工业机器人核心部件进行了分析，并综述了现有的健康评估方法。其次，提出了基于边缘计算和深度学习的工业机器人健康评估框架。在边缘层，采用群组聚类和对等比较方法进行异常检测，快速识别出异常设备。在云端，利用故障预测与健康管理技术和人工智能算法，实现对异常设备的深度健康评估。最后，展望了基于深度学习的工业机器人健康评估方法的未来发展。

关键词：智能制造；工业机器人；边缘计算；深度学习

随着智能制造技术的不断进步和应用，工业机器人作为智能制造领域中最为重要的设备之一，正发挥着越来越重要的作用。工业机器人以其高效、精确和可编程的特性，能够在生产过程中执行各种复杂的任务，提高生产效率和质量。然而，长时间高强度的工作以及复杂多变的工作环境给工业机器人带来了严峻的健康挑战。因此，对工业机器人的健康状况进行准确评估，及时发现和解决潜在的问题，对于保障生产效率和持续稳定的生产非常重要。然而，由于工业机器人具有复杂的结构和多种运动模式，以及涉及的传感器种类繁多，对其健康状况进行准确评估变得非常具有挑战性。本文旨在探究面向智能制造的工业机器人健康评估方法，提出一种科学可靠的评估框架，以实现对工业机器人的准确、全面的健康评估。

一、工业机器人组成及失效分析

工业机器人是由多个核心组件构成的复杂系统，每个组件都承担着特定的功能和任务。下面将介绍工业机器人的主要组成部分以及可能出现的失效情况进行分析。机械结构是工业机器人的骨架，包括机器人臂、关节、连杆等。失效可能导致的问题包括机械结构变形、松动、磨损和断裂等。例如，由于长时间高负载的工作，机械部件可能会出现疲劳开裂或断裂，影响机器人的运动稳定性和定位精度。电动执行器包括电机、减速器和传动系统，用于驱动机械结构的运动。失效可能导致的问题包括电机故障、减速器故障和传动系统损坏等。例如，电机可能由于过载、过热或电路故障而引起烧毁，减速器可能因齿轮磨损或润滑不良而导致传动效率下降。传感器系统用于感知工作环境和机器人的状态，包括位置传感器、力传感器、视觉传感器等。失效可能导致的问题包括传感器故障、精度降低和信号干扰等。例如，位置传感器可能因为损坏或校准不准确而导致机器人的定位误差增大，视觉传感器可能受到光线影响或镜头污染而影响图像识别和定位的准确性。控制系统是工业机器人的大脑，包括控制器、驱动器和软件。失效可能导致的问题包括控制器故障、驱动器故障和软件错误等。例如，控制器可能由于电路故障或程序错误导致机器人无法运行，驱动器可能因电源问题或通信故障而无法输出正确的控制信号。综上所述，工业机器人的组成部分涉及机械、电动执行器、传感器系统和控制系统等，每个部分都可能出现不同的失效情况。通过深入分析这些失效模式以及对机器人核心组件的健康状况进行评估，可以制定相应的健康评估方法和预防措施，提高工业机器人的可靠性和稳定性。

二、评估工业机器人可靠性的方法

评估工业机器人的可靠性是确保其稳定运行和减少潜在故障的重要任务。FMEA是一种系统性的方法，用于识别和评估机器人系统中的故障模式及其潜在影响。通过分析机器人的各个组件和子系统，识别可能的故障模式并评估其对机器人性能和生产过程的影响，以确定关键故障和采取相应的预防和纠正措施。

可靠性分析是通过对机器人进行可靠性指标的量化评估，来衡量其在特定时间内正常运行的概率。常见的可靠性指标包括平均无故障时间、平均修复时间、失效率等。通过对这些指标进行分析和评估，可以识别潜在的故障点和改进机器人系统。故障树分析是一种定性和定量的方法，用于分析和评估导致机器人故障的潜在失效路径。通过构建故障树图，将各个事件和条件之间的关系表示出来，并计算整个系统故障的概率。这有助于确定主要的故障路径和系统的脆弱点，并采取相应的措施进行改进和增强。可用性是指在给定时间段内，机器人系统能够正常工作的概率。可用性分析涉及对机器人系统进行故障诊断和维修的时间进行评估，并结合修复时间、故障发生的频率等参数计算系统的可用性。该分析有助于识别系统中会导致机器人停机的关键因素，并制定相关的预防和维护策略。数据驱动的健康评估是利用机器学习和统计分析方法，对机器人运行数据进行实时监测和分析，以识别异常行为和预测故障。通过建立机器学习模型，可以利用历史数据和轨迹信息来预测机器人未来的性能和健康状态，并采取相应的维护措施。

三、现有工业机器人健康评估方法综述与分析

（一）基于故障预测与健康管理的方法

基于故障预测与健康管理的方法是一种重要的工业机器人健康评估方法，它主要通过监测和分析机器人的运行数据，以预测潜在的故障并实现对机器人的健康管理。通过在工业机器人上安装传感器，实时采集关键参数数据，并监测机器人的运行状态。这些数据可以包括电机转速、传感器信号、负载数据等。通过对数据的采集和监测，可以实现对机器人健康状况的实时了解。基于采集到的数据，可以应用故障预测算法来分析数据并预测可能的故障。这些算法可以是统计学模型、机器学习模型或深度学习模型等。通过训练和学习历史数据，并将其与实时数据进行比对，可以提前预测机器人可能发生的故障，从而采取相应的维护措施。基于故障预测的结果，可以制定相应的健康管理和维护策略。这些策略可以包括定期维护、预防性维修、更换关键部件等。例如，当预测到机器人某个关键部件可能出现故障时，可以提前进行维护和替换，从而避免机器人的停机和生产线的中断。基于机器人的数据采集与监测，可以实现对机器人运行状态的实时监控。如果机器人出现异常或故障，可以立即发出警报或提醒，并及时通知操作人员采取相应的措施。这种实时监控与反馈机制可以保证机器人在运行过程中的稳定性和安全性。基于故障预测与健康管理方法所获得的数据和信息，可以进行数据驱动的维护决策。通过对机器人运行数据的分析和评估，可以确定维护优先级和维修计划。根据机器人的健康状况和预测的故障情况，可以确定哪些部件需要维护或更换，并制定相应的维修计划和时间表。这样可以最大程度地减少机器人的故障时间，提高生产效率和可靠性。基于故障预测与健康管理的方法通过数据采集、故障预测、健康管理与维护策略以及实时监控与反馈等手段，可以实现对工业机器人的健康评估与智能维护。这种方法能够在提前预测和防止机器人故障的同时，最大程度地减少停机时间和生产线的中断，提高工业机器人的运行效率和可靠性，从而推动智能制造的发展。

（二）基于群组聚类与对等比较的方法

基于群组聚类与对等比较的方法是一种用于工业机器人健康评估的高级方法，它可以通过将机器人进行聚类，并使用对等比较的方式来评估机器人的健康状况。

首先，将大量的工业机器人样本进行聚类，将相似性较高的机器人分为同一群组。聚类方法可以是基于特征相似性的聚类算法，如k-means、层次聚类等。通过聚类，可以将机器人分为不同的组，每个组内的机器人具有一定的相似性，即运行状态和特征上的相似性。在同一群组内，对机器人进行对等比较。这种比较可以是基于性能指标、故障记录、运行数据等方面进行。通过对等比较，可以评估同一群组内不同机器人之间的健康差异。相对于传统的阈值设定方法，对等比较方法可以更准确地判断机器人的健康程度。基于对等比较的结果，可以对机器人的健康状况进行量化评估。通过对机器人在同一群组内的表现、故障记录等进行分析，可以得出机器人健康状况的指标值。这些指标可以用于评估机器人当前的健康状态，并预测可能的故障发生。根据机器人的健康评估结果，可以制定相应的维护策略和决策支持。对于处于较差健康状态的机器人，可以采取相应的维护措施，优先保养或更换关键部件，以避免潜在的故障发生。同时，基于群组聚类和对等比较的方法还可以为维护决策提供支持，比如确定最佳维修时间、制定维修计划等。基于群组聚类与对等比较的方法能够将机器人进行聚类并进行对等比较，从而精确评估机器人的健康状况。它不只是依赖于单一的阈值设定，而是将机器人与同类机器人进行比较，从而更准确地判断机器人是否处于健康状态。这种方法可以提高工业机器人健康评估的准确性和可靠性，并支持合理的维护决策，优化机器人的维护管理。

四、未来发展趋势探讨

（一）体系结构层面：基于边一云协同的工业机器人健康评估体系

基于边缘云协同的工业机器人健康评估体系在体系结构层面上可以包含以下关键组成部分：边缘设备是指安装在工业机器人上的传感器和数据处理单元。这些设备负责实时采集机器人的运行数据，包括电流、转速、温度等关键参数。边缘设备还可以进行数据的预处理、压缩和封装，以减小数据传输量。通信网络负责连接边缘设备与云端服务器之间的数据传输。在工业环境中，常常使用低延迟、高带宽的传感器网络或无线网络来进行数据传输。这样可以实现实时的数据传输和响应，并保证评估过程的准确性和可靠性。云端服务器是整个体系结构中的核心部分，负责接收和存储边缘设备传输的数据。云端服务器具备较高的存储容量和计算能力，可以进行大规模数据的分析和处理。在机器人健康评估中，云端服务器可以使用深度学习模型进行数据分析和故障预测。数据管理与存储涉及到对机器人运行数据的存储、索引和管理。在工业机器人健康评估中，通常需要对海量的机器人数据进行存储和管理。这可以通过使用分布式数据库、时间序列数据库或数据湖等技术实现。同时，对数据的备份和恢复也是重要的数据管理方面。在工业机器人健康评估体系中，训练和优化是一个持续的过程。通过使用边缘设备采集的实时数据和云端服务器进行的深度学习训练，可以优化健康评估模型并提高预测准确性。同时，使用反馈数据和持续学习的方法，可以不断改进和优化机器人健康评估算法。可视化和决策支持是将评估结果以可视化的方式呈现，提供给操作人员进行决策的过程。通过可视化界面和数据仪表盘，可以实时监控机器人健康状态和趋势。决策支持系统可以根据评估结果提供维护建议和修复方案，辅助操作人员做出相应决策。

基于边缘云协同的工业机器人健康评估体系在体系结构层面上涉及边缘设备、通信网络、云端服务器、数据管理与存储、训练与优化以及可视化与决策支持等关键组成部分。这种体系结构可以实现实时的数据传输、大规模数据处理和深度学习训练，从而提高机器人健康评估的准确性和智能化程度，支持工业机器人的维护管理和决策制定。

（二）算法层面：深度学习前沿技术的运用

在算法层面上，深度学习前沿技术可以广泛应用于工业机器人健康评估中。CNN是一种专门用于图像处理的深度学习神经网络，可用于处理机器人传感器数据中的图像信息。通过使用CNN，可以从机器人视觉传感器（如摄像头）采集的图像中提取出关键特征，用于机器人的故障检测、目标识别等任务。LSTM是一种循环神经网络，特别适用于处理具有时间序列关系的数据。在工业机器人健康评估中，机器人的传感器数据通常具有时间序列性质，如温度、电流随时间的变化。通过使用LSTM，可以捕获和预测机器人传感器数据的时间依赖关系，实现故障预测和健康评估。GAN是一种可以通过对抗训练的方式生成逼真样本的深度学习模型。在工业机器人健康评估中，可以使用GAN生成一组虚拟的机器人运行数据，用于模拟不同的机器人健康状态和故障模式。这样可以扩充机器人训练数据集，提高健康评估模型的泛化能力。强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法。在工业机器人健康评估中，可以使用强化学习来制定机器人的维护策略和决策规则。通过与环境交互，机器人可以学习在不同健康状态下的最优运行策略，并进行智能维护和优化。迁移学习是一种通过将在一个任务上训练好的模型应用于另一个相关任务的方法。在工业机器人健康评估中，可以使用迁移学习将在一个机器人上训练好的模型应用于其他机器人上，提高评估模型的效果和泛化能力。

总结

在未来，相信随着人工智能和工业机器人技术的进一步发展，面向智能制造的工业机器人健康评估方法将持续创新和进化。这将为制造业提供更安全、可靠、智能的生产环境，推动智能制造的可持续发展。总而言之，通过对面向智能制造的工业机器人健康评估方法的研究和应用，能够实现更高效、可靠和智能化的生产过程，为制造业的可持续发展贡献力量。

参考文献

[1]赵威，王锴，徐皑冬，等.面向智能制造的工业机器人健康评估方法[J].机器人，2020，42（4）.

[2]李琳，李志海，吴镇炜.一种工业机器人健康评估方法：CN202011364718.0[P].CN112508069A[2023-07-04].

[3]肖红，曾汉霖.一种工业机器人整机健康评估方法及系统.CN202211028301.6[2023-07-04].