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探究面向智能制造的工業(yè)機器人健康評估方法

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2024年12月07日 14:56

摘要：針對智能制造領(lǐng)域中最具代表性的設(shè)備——工業(yè)機器人，在其精度退化和設(shè)備故障問題上進行了健康評估研究。首先，通過失效模式及影響分析，對工業(yè)機器人核心部件進行了分析，并綜述了現(xiàn)有的健康評估方法。其次，提出了基于邊緣計算和深度學習的工業(yè)機器人健康評估框架。在邊緣層，采用群組聚類和對等比較方法進行異常檢測，快速識別出異常設(shè)備。在云端，利用故障預測與健康管理技術(shù)和人工智能算法，實現(xiàn)對異常設(shè)備的深度健康評估。最后，展望了基于深度學習的工業(yè)機器人健康評估方法的未來發(fā)展。

關(guān)鍵詞：智能制造；工業(yè)機器人；邊緣計算；深度學習

隨著智能制造技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用，工業(yè)機器人作為智能制造領(lǐng)域中最為重要的設(shè)備之一，正發(fā)揮著越來越重要的作用。工業(yè)機器人以其高效、精確和可編程的特性，能夠在生產(chǎn)過程中執(zhí)行各種復雜的任務(wù)，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。然而，長時間高強度的工作以及復雜多變的工作環(huán)境給工業(yè)機器人帶來了嚴峻的健康挑戰(zhàn)。因此，對工業(yè)機器人的健康狀況進行準確評估，及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在的問題，對于保障生產(chǎn)效率和持續(xù)穩(wěn)定的生產(chǎn)非常重要。然而，由于工業(yè)機器人具有復雜的結(jié)構(gòu)和多種運動模式，以及涉及的傳感器種類繁多，對其健康狀況進行準確評估變得非常具有挑戰(zhàn)性。本文旨在探究面向智能制造的工業(yè)機器人健康評估方法，提出一種科學可靠的評估框架，以實現(xiàn)對工業(yè)機器人的準確、全面的健康評估。

一、工業(yè)機器人組成及失效分析

工業(yè)機器人是由多個核心組件構(gòu)成的復雜系統(tǒng)，每個組件都承擔著特定的功能和任務(wù)。下面將介紹工業(yè)機器人的主要組成部分以及可能出現(xiàn)的失效情況進行分析。機械結(jié)構(gòu)是工業(yè)機器人的骨架，包括機器人臂、關(guān)節(jié)、連桿等。失效可能導致的問題包括機械結(jié)構(gòu)變形、松動、磨損和斷裂等。例如，由于長時間高負載的工作，機械部件可能會出現(xiàn)疲勞開裂或斷裂，影響機器人的運動穩(wěn)定性和定位精度。電動執(zhí)行器包括電機、減速器和傳動系統(tǒng)，用于驅(qū)動機械結(jié)構(gòu)的運動。失效可能導致的問題包括電機故障、減速器故障和傳動系統(tǒng)損壞等。例如，電機可能由于過載、過熱或電路故障而引起燒毀，減速器可能因齒輪磨損或潤滑不良而導致傳動效率下降。傳感器系統(tǒng)用于感知工作環(huán)境和機器人的狀態(tài)，包括位置傳感器、力傳感器、視覺傳感器等。失效可能導致的問題包括傳感器故障、精度降低和信號干擾等。例如，位置傳感器可能因為損壞或校準不準確而導致機器人的定位誤差增大，視覺傳感器可能受到光線影響或鏡頭污染而影響圖像識別和定位的準確性?？刂葡到y(tǒng)是工業(yè)機器人的大腦，包括控制器、驅(qū)動器和軟件。失效可能導致的問題包括控制器故障、驅(qū)動器故障和軟件錯誤等。例如，控制器可能由于電路故障或程序錯誤導致機器人無法運行，驅(qū)動器可能因電源問題或通信故障而無法輸出正確的控制信號。綜上所述，工業(yè)機器人的組成部分涉及機械、電動執(zhí)行器、傳感器系統(tǒng)和控制系統(tǒng)等，每個部分都可能出現(xiàn)不同的失效情況。通過深入分析這些失效模式以及對機器人核心組件的健康狀況進行評估，可以制定相應(yīng)的健康評估方法和預防措施，提高工業(yè)機器人的可靠性和穩(wěn)定性。

二、評估工業(yè)機器人可靠性的方法

評估工業(yè)機器人的可靠性是確保其穩(wěn)定運行和減少潛在故障的重要任務(wù)。FMEA是一種系統(tǒng)性的方法，用于識別和評估機器人系統(tǒng)中的故障模式及其潛在影響。通過分析機器人的各個組件和子系統(tǒng)，識別可能的故障模式并評估其對機器人性能和生產(chǎn)過程的影響，以確定關(guān)鍵故障和采取相應(yīng)的預防和糾正措施。

可靠性分析是通過對機器人進行可靠性指標的量化評估，來衡量其在特定時間內(nèi)正常運行的概率。常見的可靠性指標包括平均無故障時間、平均修復時間、失效率等。通過對這些指標進行分析和評估，可以識別潛在的故障點和改進機器人系統(tǒng)。故障樹分析是一種定性和定量的方法，用于分析和評估導致機器人故障的潛在失效路徑。通過構(gòu)建故障樹圖，將各個事件和條件之間的關(guān)系表示出來，并計算整個系統(tǒng)故障的概率。這有助于確定主要的故障路徑和系統(tǒng)的脆弱點，并采取相應(yīng)的措施進行改進和增強?？捎眯允侵冈诮o定時間段內(nèi)，機器人系統(tǒng)能夠正常工作的概率?？捎眯苑治錾婕皩C器人系統(tǒng)進行故障診斷和維修的時間進行評估，并結(jié)合修復時間、故障發(fā)生的頻率等參數(shù)計算系統(tǒng)的可用性。該分析有助于識別系統(tǒng)中會導致機器人停機的關(guān)鍵因素，并制定相關(guān)的預防和維護策略。數(shù)據(jù)驅(qū)動的健康評估是利用機器學習和統(tǒng)計分析方法，對機器人運行數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析，以識別異常行為和預測故障。通過建立機器學習模型，可以利用歷史數(shù)據(jù)和軌跡信息來預測機器人未來的性能和健康狀態(tài)，并采取相應(yīng)的維護措施。

三、現(xiàn)有工業(yè)機器人健康評估方法綜述與分析

（一）基于故障預測與健康管理的方法

基于故障預測與健康管理的方法是一種重要的工業(yè)機器人健康評估方法，它主要通過監(jiān)測和分析機器人的運行數(shù)據(jù)，以預測潛在的故障并實現(xiàn)對機器人的健康管理。通過在工業(yè)機器人上安裝傳感器，實時采集關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)，并監(jiān)測機器人的運行狀態(tài)。這些數(shù)據(jù)可以包括電機轉(zhuǎn)速、傳感器信號、負載數(shù)據(jù)等。通過對數(shù)據(jù)的采集和監(jiān)測，可以實現(xiàn)對機器人健康狀況的實時了解?；诓杉降臄?shù)據(jù)，可以應(yīng)用故障預測算法來分析數(shù)據(jù)并預測可能的故障。這些算法可以是統(tǒng)計學模型、機器學習模型或深度學習模型等。通過訓練和學習歷史數(shù)據(jù)，并將其與實時數(shù)據(jù)進行比對，可以提前預測機器人可能發(fā)生的故障，從而采取相應(yīng)的維護措施?；诠收项A測的結(jié)果，可以制定相應(yīng)的健康管理和維護策略。這些策略可以包括定期維護、預防性維修、更換關(guān)鍵部件等。例如，當預測到機器人某個關(guān)鍵部件可能出現(xiàn)故障時，可以提前進行維護和替換，從而避免機器人的停機和生產(chǎn)線的中斷?；跈C器人的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測，可以實現(xiàn)對機器人運行狀態(tài)的實時監(jiān)控。如果機器人出現(xiàn)異?；蚬收?，可以立即發(fā)出警報或提醒，并及時通知操作人員采取相應(yīng)的措施。這種實時監(jiān)控與反饋機制可以保證機器人在運行過程中的穩(wěn)定性和安全性?；诠收项A測與健康管理方法所獲得的數(shù)據(jù)和信息，可以進行數(shù)據(jù)驅(qū)動的維護決策。通過對機器人運行數(shù)據(jù)的分析和評估，可以確定維護優(yōu)先級和維修計劃。根據(jù)機器人的健康狀況和預測的故障情況，可以確定哪些部件需要維護或更換，并制定相應(yīng)的維修計劃和時間表。這樣可以最大程度地減少機器人的故障時間，提高生產(chǎn)效率和可靠性?；诠收项A測與健康管理的方法通過數(shù)據(jù)采集、故障預測、健康管理與維護策略以及實時監(jiān)控與反饋等手段，可以實現(xiàn)對工業(yè)機器人的健康評估與智能維護。這種方法能夠在提前預測和防止機器人故障的同時，最大程度地減少停機時間和生產(chǎn)線的中斷，提高工業(yè)機器人的運行效率和可靠性，從而推動智能制造的發(fā)展。

（二）基于群組聚類與對等比較的方法

基于群組聚類與對等比較的方法是一種用于工業(yè)機器人健康評估的高級方法，它可以通過將機器人進行聚類，并使用對等比較的方式來評估機器人的健康狀況。

首先，將大量的工業(yè)機器人樣本進行聚類，將相似性較高的機器人分為同一群組。聚類方法可以是基于特征相似性的聚類算法，如k-means、層次聚類等。通過聚類，可以將機器人分為不同的組，每個組內(nèi)的機器人具有一定的相似性，即運行狀態(tài)和特征上的相似性。在同一群組內(nèi)，對機器人進行對等比較。這種比較可以是基于性能指標、故障記錄、運行數(shù)據(jù)等方面進行。通過對等比較，可以評估同一群組內(nèi)不同機器人之間的健康差異。相對于傳統(tǒng)的閾值設(shè)定方法，對等比較方法可以更準確地判斷機器人的健康程度。基于對等比較的結(jié)果，可以對機器人的健康狀況進行量化評估。通過對機器人在同一群組內(nèi)的表現(xiàn)、故障記錄等進行分析，可以得出機器人健康狀況的指標值。這些指標可以用于評估機器人當前的健康狀態(tài)，并預測可能的故障發(fā)生。根據(jù)機器人的健康評估結(jié)果，可以制定相應(yīng)的維護策略和決策支持。對于處于較差健康狀態(tài)的機器人，可以采取相應(yīng)的維護措施，優(yōu)先保養(yǎng)或更換關(guān)鍵部件，以避免潛在的故障發(fā)生。同時，基于群組聚類和對等比較的方法還可以為維護決策提供支持，比如確定最佳維修時間、制定維修計劃等?；谌航M聚類與對等比較的方法能夠?qū)C器人進行聚類并進行對等比較，從而精確評估機器人的健康狀況。它不只是依賴于單一的閾值設(shè)定，而是將機器人與同類機器人進行比較，從而更準確地判斷機器人是否處于健康狀態(tài)。這種方法可以提高工業(yè)機器人健康評估的準確性和可靠性，并支持合理的維護決策，優(yōu)化機器人的維護管理。

四、未來發(fā)展趨勢探討

（一）體系結(jié)構(gòu)層面：基于邊一云協(xié)同的工業(yè)機器人健康評估體系

基于邊緣云協(xié)同的工業(yè)機器人健康評估體系在體系結(jié)構(gòu)層面上可以包含以下關(guān)鍵組成部分：邊緣設(shè)備是指安裝在工業(yè)機器人上的傳感器和數(shù)據(jù)處理單元。這些設(shè)備負責實時采集機器人的運行數(shù)據(jù)，包括電流、轉(zhuǎn)速、溫度等關(guān)鍵參數(shù)。邊緣設(shè)備還可以進行數(shù)據(jù)的預處理、壓縮和封裝，以減小數(shù)據(jù)傳輸量。通信網(wǎng)絡(luò)負責連接邊緣設(shè)備與云端服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)傳輸。在工業(yè)環(huán)境中，常常使用低延遲、高帶寬的傳感器網(wǎng)絡(luò)或無線網(wǎng)絡(luò)來進行數(shù)據(jù)傳輸。這樣可以實現(xiàn)實時的數(shù)據(jù)傳輸和響應(yīng)，并保證評估過程的準確性和可靠性。云端服務(wù)器是整個體系結(jié)構(gòu)中的核心部分，負責接收和存儲邊緣設(shè)備傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。云端服務(wù)器具備較高的存儲容量和計算能力，可以進行大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析和處理。在機器人健康評估中，云端服務(wù)器可以使用深度學習模型進行數(shù)據(jù)分析和故障預測。數(shù)據(jù)管理與存儲涉及到對機器人運行數(shù)據(jù)的存儲、索引和管理。在工業(yè)機器人健康評估中，通常需要對海量的機器人數(shù)據(jù)進行存儲和管理。這可以通過使用分布式數(shù)據(jù)庫、時間序列數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)湖等技術(shù)實現(xiàn)。同時，對數(shù)據(jù)的備份和恢復也是重要的數(shù)據(jù)管理方面。在工業(yè)機器人健康評估體系中，訓練和優(yōu)化是一個持續(xù)的過程。通過使用邊緣設(shè)備采集的實時數(shù)據(jù)和云端服務(wù)器進行的深度學習訓練，可以優(yōu)化健康評估模型并提高預測準確性。同時，使用反饋數(shù)據(jù)和持續(xù)學習的方法，可以不斷改進和優(yōu)化機器人健康評估算法。可視化和決策支持是將評估結(jié)果以可視化的方式呈現(xiàn)，提供給操作人員進行決策的過程。通過可視化界面和數(shù)據(jù)儀表盤，可以實時監(jiān)控機器人健康狀態(tài)和趨勢。決策支持系統(tǒng)可以根據(jù)評估結(jié)果提供維護建議和修復方案，輔助操作人員做出相應(yīng)決策。

基于邊緣云協(xié)同的工業(yè)機器人健康評估體系在體系結(jié)構(gòu)層面上涉及邊緣設(shè)備、通信網(wǎng)絡(luò)、云端服務(wù)器、數(shù)據(jù)管理與存儲、訓練與優(yōu)化以及可視化與決策支持等關(guān)鍵組成部分。這種體系結(jié)構(gòu)可以實現(xiàn)實時的數(shù)據(jù)傳輸、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和深度學習訓練，從而提高機器人健康評估的準確性和智能化程度，支持工業(yè)機器人的維護管理和決策制定。

（二）算法層面：深度學習前沿技術(shù)的運用

在算法層面上，深度學習前沿技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于工業(yè)機器人健康評估中。CNN是一種專門用于圖像處理的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可用于處理機器人傳感器數(shù)據(jù)中的圖像信息。通過使用CNN，可以從機器人視覺傳感器（如攝像頭）采集的圖像中提取出關(guān)鍵特征，用于機器人的故障檢測、目標識別等任務(wù)。LSTM是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別適用于處理具有時間序列關(guān)系的數(shù)據(jù)。在工業(yè)機器人健康評估中，機器人的傳感器數(shù)據(jù)通常具有時間序列性質(zhì)，如溫度、電流隨時間的變化。通過使用LSTM，可以捕獲和預測機器人傳感器數(shù)據(jù)的時間依賴關(guān)系，實現(xiàn)故障預測和健康評估。GAN是一種可以通過對抗訓練的方式生成逼真樣本的深度學習模型。在工業(yè)機器人健康評估中，可以使用GAN生成一組虛擬的機器人運行數(shù)據(jù)，用于模擬不同的機器人健康狀態(tài)和故障模式。這樣可以擴充機器人訓練數(shù)據(jù)集，提高健康評估模型的泛化能力。強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的機器學習方法。在工業(yè)機器人健康評估中，可以使用強化學習來制定機器人的維護策略和決策規(guī)則。通過與環(huán)境交互，機器人可以學習在不同健康狀態(tài)下的最優(yōu)運行策略，并進行智能維護和優(yōu)化。遷移學習是一種通過將在一個任務(wù)上訓練好的模型應(yīng)用于另一個相關(guān)任務(wù)的方法。在工業(yè)機器人健康評估中，可以使用遷移學習將在一個機器人上訓練好的模型應(yīng)用于其他機器人上，提高評估模型的效果和泛化能力。

總結(jié)

在未來，相信隨著人工智能和工業(yè)機器人技術(shù)的進一步發(fā)展，面向智能制造的工業(yè)機器人健康評估方法將持續(xù)創(chuàng)新和進化。這將為制造業(yè)提供更安全、可靠、智能的生產(chǎn)環(huán)境，推動智能制造的可持續(xù)發(fā)展?？偠灾?，通過對面向智能制造的工業(yè)機器人健康評估方法的研究和應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)更高效、可靠和智能化的生產(chǎn)過程，為制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展貢獻力量。

參考文獻

[1]趙威，王鍇，徐皚冬，等.面向智能制造的工業(yè)機器人健康評估方法[J].機器人，2020，42（4）.

[2]李琳，李志海，吳鎮(zhèn)煒.一種工業(yè)機器人健康評估方法：CN202011364718.0[P].CN112508069A[2023-07-04].

[3]肖紅，曾漢霖.一種工業(yè)機器人整機健康評估方法及系統(tǒng).CN202211028301.6[2023-07-04].

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