[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

说明书

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，首先获取特定作业任务的工业机器人每种关节动作的运行时长；然后通过多物理源信号联动获取每个关节动作对应的信号区间，具体是获取外加振动、电流等多物理源信号，为减少计算量和增强关节动作变换带来的跳变效应，对采集的振动信号进行降采样，基于降采样信号利用跳变点识别算法获取跳变点集合，基于关节电流信号是否存在和采集的振动信号趋势特征对跳变点集合进行筛选以获取起始点，结合关节动作运行时长定位每次采样时长内每种关节动作运行时段；最后针对每种关节动作所对应的振动信号计算其退化指标，以实现多关节动作机器人的健康监测，本发明改善了机器人健康监测的精确性和可靠性。

技术领域

本发明属于工业机器人健康监测技术领域，具体涉及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。

背景技术

工业机器人由于具有通用性强、高效可靠、重复精度高等优点，在传统制造业等劳动密集型产业的转型升级中发挥着越来重要的作用，成为了企业提高生产效率、改进产品质量和一致性、降低企业生产及劳动力成本的关键。但是由于工业机器人作为一种结构精密复杂的机电一体化系统，集机械工程技术、电子工程技术、信息传感器技术以及计算机科学技术于一身，其日常维护与保养成本颇高、事故案例频发，因此亟待开展工业机器人的健康监测研究，进而全面掌控其健康动态，保障生产质量，提高生产效率。

目前基于外部振动信号的工业机器人健康监测是通过从安装于机器人腕关节处的加速度传感器采集到的机器人运行过程中的振动信号数据中提取退化指标进而实现的。然而对于实际工业场景，工业机器人在执行特定作业任务过程中往往存在多关节动作的切换，考虑到多关节动作的耦合以及单次振动信号数据采样样本内所包含的关节动作的差异性，如果直接针对单次振动信号数据采样样本提取退化指标，无法实现精确的健康监测功能甚至会造成健康状态的误判，因此需要考虑关节动作切换时振动信号表现的特点和外加传感器的布置方案来实现面向工业机器人机械传动部件健康监测的关节动作划分，进而提高工业机器人健康监测的精确性和可靠性。

发明内容

为了克服上述现有技术存在的缺点，本发明的目的在于提供了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，首先确定执行特定作业任务的工业机器人振动信号采集方案，其次通过联合多物理源信号实现机器人关节运动划分，最终对不同关节动作进行分别监测，实现机器人机械传动部件健康监测精确性的提升。

为达到上述目的，本发明采取的技术方案如下：

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，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。

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)。

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；