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公开(公告)号：CN114282577A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111596134.0
申请日：2021-12-24
Applicant: 上海机器人产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电流信号分析的工业机器人故障诊断方法，扩展了卷积神经网络在机器人故障分析领域的应用范围；数据来源为机器人运行过程中真实出现的故障，分析结果更加真实；对原始数据进行一维卷积这一结构设置改变为二维卷积结构，增加了不同段信号之间的关联，增大了网络的弹性，并且加快运算速度，减小卷积核和步长参数的设置。根据实际的实验测试结果，比较引入前后的网络性能，不需要引入丢弃层和激活层就能够实现较好的故障预测效果，进一步可简化卷积神经网络的结构，达到更好的诊断效果。该方法可以有效解决工业机器人故障诊断问题，为后续的工业机器人健康管理研究提供新的思路。
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公开(公告)号：CN114274185A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111595954.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 上海机器人产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于电流信号的工业机器人健康分数计算方法，通过采集工业机器人的电流信号，提取特征，通过主成分分析方法选取有效特征的方法获取电流数据的特征值，得到模型参数，确定模型置信度，得到机器人退化阈值线和失效阈值线，计算样本的统计量T2，通过统计量T2初步确定故障检测结果，将结果标记为正常、退化、失效三种情况。再统计各个时间窗内检测结果，并采用所述的健康分值计算方法计算各个时间点的健康分值，构建健康分值曲线。本发明所采用的方法在构建模型时，不需要故障数据，是无监督的方法，对数据要求不高，适用于实际生产应用。
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公开(公告)号：CN114274185B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111595954.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 上海机器人产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于电流信号的工业机器人健康分数计算方法，通过采集工业机器人的电流信号，提取特征，通过主成分分析方法选取有效特征的方法获取电流数据的特征值，得到模型参数，确定模型置信度，得到机器人退化阈值线和失效阈值线，计算样本的统计量T2，通过统计量T2初步确定故障检测结果，将结果标记为正常、退化、失效三种情况。再统计各个时间窗内检测结果，并采用所述的健康分值计算方法计算各个时间点的健康分值，构建健康分值曲线。本发明所采用的方法在构建模型时，不需要故障数据，是无监督的方法，对数据要求不高，适用于实际生产应用。
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