[发明专利]基于离群点挖掘的集群工业机器人故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于离群点挖掘的集群工业机器人故障诊断方法，属于机电设备故障诊断领域。首先采集集群工业机器人原始运行状态数据并进行归类等预处理操作，然后用聚类分析的方法将多台工业机器人作为一个群体进行分析，使得多台设备根据运行状况进行归类。在聚类基础上，利用离群点挖掘方法计算每台工业机器人的离群因子得出其离群程度，并根据离群程度分离出离群点，进一步确定离群点所代表的个体工业机器人是否出现故障，并通过异常运行参数的种类判断出机器人出现故障的具体部位，获得故障诊断结果。利用本发明的故障诊断结果，可实施针对性预测性检修，避免设备故障的发生，提高设备的可靠性，保障集群作业机器人可靠运行。

主权项

1. 一种基于离群点挖掘的集群工业机器人故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：1)采用多输入通道数据采集卡获取集群工业机器人的运行状态数据；所述运行状态数据包括：总消耗功率、基座振动、各电机的功率及工作电流、旋转关节的角速度、任务执行结果；2)将获得的运行状态数据按统一格式整理归类，通过添加数据标识区分数据来源及数据类型，然后传输到系统数据库进行保存；3)对集群工业机器人的运行状态数据进行聚类分析，利用离群点挖掘方法计算每台工业机器人的离群因子得出其离群程度，并根据离群程度分离出离群点，进一步确定离群点所代表的个体工业机器人是否出现故障，并通过异常运行参数的种类判断出机器人出现故障的具体部位，获得故障诊断结果；4)将包括工业机器人的运行状态数据、故障诊断结果在内的信息存储到系统数据库中，并通过专用显示端口直接显示数据，作为管理、维修和更新工业机器人的依据。