[发明专利]一种面向工业机器人机械传动部件健康监测的关节动作划分方法

权利要求书

1.一种面向工业机器人机械传动部件健康监测的关节动作划分方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取特定作业任务的工业机器人不同关节动作的运行时长；

2)多物理源信号联动获取每个关节动作对应的振动信号区间；

3)计算每个关节动作对应的退化指标实现工业机器人机械传动部件的健康监测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤1)具体过程为：初期根据工业机器人特定作业任务需求，在布置轨迹规划算法时通过内部信号确定每种关节动作的运行时长，假设有p种关节动作，获得运行时长集合为T＝(t₁,...,t_i,...,t_p)。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的步骤2)具体过程为：当工业机器人发生关节动作切换时，即从一个关节动作切换到另一个关节动作，布置在工业机器人上的外部振动传感器所采集的振动信号波形必然会发生跳变，通过获取振动信号中的显著跳变点来定位不同的关节动作对应的信号区间，流程如下：

2.1)对采集的振动信号进行降采样：

降采样基本流程如下：

2.1.1)将采集的振动信号y_1:n＝(y₁,...,y_n)用l_win长度的窗口去切分，获得段信号，且每段信号表示为其中n为采集的振动信号总长度；

2.1.2)计算每个信号段的均方根值作为降采样后的信号：其中，表示窗口切分后第k段采集的振动信号，m表示窗口切分后采集的振动信号的总段数，表示第k个降采样信号点取值，l_win表示降采样使用的窗口长度；

2.2)采用跳变点识别算法获取跳变点集合：

当工业机器人产生单次关节动作切换时，降采样信号中便会出现单个跳变点且满足下式表达：

其中，式(1)中的函数S(·)为表征信号统计属性的损失函数，式(2)为函数S(·)的典型计算方法，表示降采样信号区间，同理表示降采样信号区间，表示降采样信号区间；

当工业机器人产生多个关节动作切换时，即降采样信号中有w个跳变点并且他们的位置分别是τ_1:w＝(τ₁,...τ_i,...,τ_w)，其中τ_i∈[1,m-1],τ₀＝0,τ_w+1＝m，将降采样信号分成w+1段，第i段表示根据对单一跳变点的分析同理可得，多跳变点的目标损失函数为：

其中，F(m)表示降采样信号区间存在τ∈{τ:0＝τ₀,...,τ_w+1＝m}多跳变点时的目标函数，表示降采样信号区间，表示目标函数最小化时对应的最优跳变点位置集合τ∈{τ:0＝τ₀,...,τ_w+1＝m}，τ_i,τ_i-1分别表示第i-1和第i个跳变点在降采样信号中的位置，w表示跳变点总个数，m表示降采样信号总长度，β为惩罚系数；

对多跳变点目标损失函数做进一步变换如下：

其中，表示降采样信号区间；

因此通过依次递增t，t∈{1,2,...,m}通过优化下式获得新的跳变点：

其中，τ′表示对于信号段内最优跳变点，τ′＝{τ′₁，...，τ′_c}即为求解的跳变点位置集合，下标c表示最终获取的跳变点集合中元素总个数,τ′_c＜m；

2.3)结合关节电流信号和关节动作切换时采集的振动信号幅值跳变趋势确定最终跳变点作为关节动作的起始点：

对前期获取的跳变点集合中的每一个跳变点进行遍历，依次判断某关节电流信号在此跳变点附近一定范围内是否存在并且该处采集的振动信号是否符合该关节动作变换时的单调性规律，流程如下：

2.3.1)首先将根据降采样信号获得的跳变点位置转换到对应采集的振动信号中：

τ″＝{τ″₁，...，τ″_c},τ″_i＝τ′_i·l_win (7)其中，τ′_i表示基于降采样信号获取的第i个跳变点位置，l_win表示降采样使用的窗口长度，τ″_i表示在采集的振动信号中第i个跳变点位置；

2.3.2)判断电流信号z_1:n＝(z₁,...,z_n)在跳变点±δ范围内均值是否存在并且跳变点处信号趋势性是否符合：

其中，rms(·)表示均方根函数，pp(·)表示峰峰值函数，表示最终符合要求的跳变点集合，表示最终符合要求的第i个跳变点；

2.4)根据每一关节动作的运行时长和起始跳变点位置确定其相应的信号区间：

获取到最终符合要求的跳变点集合即获得了关节动作切换的起始点位置信息，则每一关节动作对应的采集的振动信号区间为：

其中表示第i次采样第i个关节动作对应的采集的振动信号区间，Ω表示i个关节动作对应的采集的振动信号区间索引，f_s表示采样频率，表示最终符合要求的第1个跳变点，t_i表示表示i个关节动作时长。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的步骤3)具体过程为：3.1)对上述步骤获取的每个关节动作对应的采集的振动信号区间分别提取退化指标：

其中，式(10)中的表示从第i次采样第i关节动作对应的采集的振动信号区间提取的退化指标值，f(·)表示退化指标提取函数，式(11)和(12)为使用的两种提取函数，其中rms(·)为均方根函数，FFT(·)为快速傅里叶变换函数，表示经过快速傅里叶变换得到的的频谱中第k条谱线的幅值，k＝1,2,...,K，K为总谱线数，f_k是第k条谱线的频率值；

3.2)经过N次采样后，获得每个关节动作退化指标序列，利用控制图法对其进行监测，进而实现机器人机械传动部件的健康监测,其中控制图法的上下监测边界计算如下：

其中，表示前α次采样第i关节动作得到退化指标序列UCLⁱ表示第i关节动作的监测上边界，LCLⁱ表示第i关节动作的监测下边界，前α次采样第i关节动作得到退化指标序列的平均值，前α次采样第i关节动作得到退化指标序列的标准差。