CN104089790A - 一种振动式码垛机器人故障预测方法 - Google Patents

一种振动式码垛机器人故障预测方法 Download PDF

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董子房
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Abstract

本发明公开了一种振动式码垛机器人故障预测方法,在机器人手臂和基座上分别安装振动传感器,机器人在自检过程中机器人控制器控制机器人手臂以特定加速度和轨迹通过测量点、机器人控制器将测量点当前的加速度和振动传感器测量的振动量记录下来,综合分析加速度、手臂振动量、基座振动量和历史数据就可以判断机器人在相同条件下的振动变化过程;本发明可有效地减少不必要的维护和保养降低维护成本、另外对随机出现的故障给出预测、从而提前维护减少随机故障出现的概率提高机器人系统的可靠性。

Description

一种振动式码垛机器人故障预测方法
技术领域
本发明涉及码垛机器人技术领域,尤其涉及一种振动式码垛机器人故障预测方法。
背景技术
码垛机器人是一种长期连续工作的重载机器人系统,由于不同环境下机器人系统的工作方式不同、加减速运动过程不同,机器人的磨损和疲劳的特性也不同,同型号的机器人在不同使用环境下的维护周期使用寿命也有不同要求,目前采用的安全维护方式、也就是以所有使用环境最短的维护周期和最短的使用寿命作为标准对机器人做维护和保养,造成维护成本偏高、另外机器人系统使用时故障出现具有一定的随机性、即使采用最严格的安全维护方式也不能有效地避免故障。大多数机器人故障出现是有征兆的、以常见的机器人减速器同步带磨损故障为例、在减速器同步带出现故障之前会有相当长的一段时间出现振动加剧、过冲幅度加大的征兆,这种征兆在现场环境中很难发现。
发明内容
本发明的目的在于提供振动式码垛机器人故障预测方法,及时维护,降低维护成本。
为了实现上述目的,本发明采用如下的技术方案:
码垛机器人磨损和变形检测方法,包括以下步骤:
步骤1:
在码垛机器人的基座和机械臂分别安装有振动传感器,所述的振动传感器信号线与机器人控制器相连,能将激光检测信号传输给机器人控制器。
步骤2:
设置测量点;机器人控制器设定一个固定的位置点作为测量点、在机器人自检过程中机器人控制器控制机器人手臂以特定的加速度和轨迹通过测量点。当机器人手臂运动路过测量位置点时、机器人控制器将当前机器人加速度、和振动传感器的测量值记录下来,作为历史记录。
步骤三:
在一个统计周期内,总体呈现加剧趋势则可提示故障预警;当振动传感器1和振动传感器2加剧趋势相同,表明机器人腰部主轴间隙加大;当振动传感器1的加剧趋势远远大于振动传感器2的加剧趋势,表明机械臂连接轴承出现间隙;振动传感器2加剧趋势大于振动传感器1的加剧趋势,表明电机传动同步带松弛。
本发明的有益效果:
本发明可有效地减少不必要的维护和保养降低维护成本,另外对随机出现的故障给出预测、从而提前维护减少随机故障出现的概率提高机器人系统的可靠性。
附图说明
图1为本发明的示意图。
具体实施方式
下面,结合图1对本发明做进一步说明。
如图1所示码垛机器人磨损和变形检测方法,包括以下步骤:
步骤1:
在码垛机器人的基座和机械臂分别安装有振动传感器,所述的振动传感器信号线与机器人控制器相连,能将激光检测信号传输给机器人控制器。
步骤2:
设置测量点;机器人控制器设定一个固定的位置点作为测量点、在机器人自检过程中机器人控制器控制机器人手臂以特定的加速度和轨迹通过测量点。当机器人手臂运动路过测量位置点时、机器人控制器将当前机器人加速度、和振动传感器的测量值记录下来,作为历史记录。
步骤三:
在一个统计周期内以24小时为例,总体呈现加剧趋势则可提示故障预警;当振动传感器1和振动传感器2加剧趋势相同,表明机器人腰部主轴间隙加大;当振动传感器1的加剧趋势远远大于振动传感器2的加剧趋势,表明机械臂连接轴承出现间隙;振动传感器2加剧趋势大于振动传感器1的加剧趋势,表明电机传动同步带松弛。
以上实施例仅用以说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案;因此,尽管本说明书参照上述的各个实施例对本发明已进行了详细的说明,但是,本领域的普通技术人员应当理解,仍然可以对本发明进行修改或等同替换;而一切不脱离本发明的精神和范围的技术方案及其改进,均应涵盖在本发明的权利要求范围中。

Claims (1)

1.码垛机器人磨损和变形检测方法,包括以下步骤:
步骤1:
在码垛机器人的基座和机械臂分别安装有振动传感器,所述的振动传感器信号线与机器人控制器相连,能将激光检测信号传输给机器人控制器。
步骤2:
设置测量点;机器人控制器设定一个固定的位置点作为测量点、在机器人自检过程中机器人控制器控制机器人手臂以特定的加速度和轨迹通过测量点。当机器人手臂运动路过测量位置点时、机器人控制器将当前机器人加速度、和振动传感器的测量值记录下来,作为历史记录。
步骤3:
在一个统计周期内,总体呈现加剧趋势则可提示故障预警;当振动传感器1和振动传感器2加剧趋势相同,表明机器人腰部主轴间隙加大;当振动传感器1的加剧趋势远远大于振动传感器2的加剧趋势,表明机械臂连接轴承出现间隙;振动传感器2加剧趋势大于振动传感器1的加剧趋势,表明电机传动同步带松弛。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107220713A (zh) * 2017-06-06 2017-09-29 上海理工大学 基于健康状态的机器人手臂实时保养方法
CN110990989A (zh) * 2019-06-05 2020-04-10 天津博诺智创机器人技术有限公司 一种基于自组织临界理论的工业机器人故障预测方法
CN115147052A (zh) * 2022-09-02 2022-10-04 泗水县信诺线缆厂(普通合伙) 一种hdmi线缆库区智能管理系统
CN116985183A (zh) * 2023-09-27 2023-11-03 苏州斌智科技有限公司 一种近红外光谱分析仪质量监测管理方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101241359A (zh) * 2007-02-06 2008-08-13 Abb研究有限公司 用来监视工业机器人的状况的方法和控制系统
CN201672969U (zh) * 2010-05-11 2010-12-15 上海海事大学 水下机器人驱动电机故障灰色预测装置
CN102139486A (zh) * 2011-04-14 2011-08-03 上海交通大学 具有自维护功能的码垛机器人控制系统
KR20110107481A (ko) * 2010-03-25 2011-10-04 김한규 피로도 센서기반 임베디드 정비관리시스템
CN102233588A (zh) * 2010-04-20 2011-11-09 发那科株式会社 机器人系统
CN202443328U (zh) * 2011-12-29 2012-09-19 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 一种具有自我故障诊断功能的家用机器人

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101241359A (zh) * 2007-02-06 2008-08-13 Abb研究有限公司 用来监视工业机器人的状况的方法和控制系统
KR20110107481A (ko) * 2010-03-25 2011-10-04 김한규 피로도 센서기반 임베디드 정비관리시스템
CN102233588A (zh) * 2010-04-20 2011-11-09 发那科株式会社 机器人系统
CN201672969U (zh) * 2010-05-11 2010-12-15 上海海事大学 水下机器人驱动电机故障灰色预测装置
CN102139486A (zh) * 2011-04-14 2011-08-03 上海交通大学 具有自维护功能的码垛机器人控制系统
CN202443328U (zh) * 2011-12-29 2012-09-19 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 一种具有自我故障诊断功能的家用机器人

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李琳等: "平面关节型机器人故障诊断智能系统的设计", 《机械设计》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107220713A (zh) * 2017-06-06 2017-09-29 上海理工大学 基于健康状态的机器人手臂实时保养方法
CN110990989A (zh) * 2019-06-05 2020-04-10 天津博诺智创机器人技术有限公司 一种基于自组织临界理论的工业机器人故障预测方法
CN115147052A (zh) * 2022-09-02 2022-10-04 泗水县信诺线缆厂(普通合伙) 一种hdmi线缆库区智能管理系统
CN116985183A (zh) * 2023-09-27 2023-11-03 苏州斌智科技有限公司 一种近红外光谱分析仪质量监测管理方法及系统
CN116985183B (zh) * 2023-09-27 2023-12-08 苏州斌智科技有限公司 一种近红外光谱分析仪质量监测管理方法及系统

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