CN112424714A - 使用现有的伺服驱动变量进行运动系统健康管理 - Google Patents

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Abstract

运动系统以及该运动系统管理健康的方法,该方法仅使用运动系统的伺服驱动器使用的运动变量来计算运动系统的至少一个健康指示值。该健康指示值用于生成用于维护运动系统的通知。

Description

使用现有的伺服驱动变量进行运动系统健康管理
相关文献的交叉引用
本发明主张于2018年5月17日提交的美国临时专利申请62,672,751的优先权,其以引用方式并入于此。
背景技术
图1中示出了典型的伺服马达驱动器系统100。如图1所示,伺服马达驱动器系统100包括带有位置传感器104(例如编码器)的马达102、包括微处理器和电源电路(未示出)以驱动马达的伺服驱动器106,以及向伺服驱动器发出运动指令的主控制器108。编码器104向伺服驱动器106提供反馈信号,以纠正与预期运动的偏差。
运动指令从主控制器108通过一些通信手段(例如串行或以太网连接)向伺服驱动器106发出。可以从主控制器108向伺服驱动器106发送的运动命令的示例包括(1)以一定的速度和加速度移动到特定的位置,例如,位置A,以及(2)以一定的速度慢跑一定的时间并停止。
典型地,伺服马达驱动器系统的马达连接到移动负载以执行所需动作的传动系统。图2中示出了连接到伺服马达驱动器系统100的马达102的传动系统200的示例。在图示的示例中,传动系统200是一个滚珠丝杠线性致动器,其包括在线性导轨204上用于负载的移动台202,和使移动台位移的丝杠206。马达102通过马达电缆208连接到伺服驱动器106,以接收来自伺服驱动器的驱动信号。编码器104通过编码器电缆210与伺服驱动器106连接,以将反馈信号发送给伺服驱动器。伺服驱动器106与主控制器108通信,以接收来自主控制器的运动指令。包含伺服马达驱动器系统和传动系统的整个系统可以视为一个运动系统。
在伺服马达驱动系统的伺服驱动中,采用闭环伺服算法来执行所需运动。闭环伺服算法的理论和实现是众所周知的,因此,在此不作详细描述。图3说明了闭环伺服算法。如图3所示,在误差检测器308处接收参考输入302和反馈回路306上的反馈信号304,该误差检测器308响应这两个输入产生误差信号310。参考输入302表示受控设备316的目标或期望位置,反馈信号304表示受控设备的实际位置。误差信号310表示目标位置和实际位置之间的位置误差。误差信号310在放大器312处接收,放大器312根据接收到的误差信号产生电流以驱动伺服马达314以减小位置误差。作为回应,伺服马达314相应地使受控设备316移动。
当运动系统在各种循环中执行移动负载的工作时,由于各种原因最终会发生故障。故障的示例包括:(1)由于负载变化导致轴承磨损;(2)由于润滑剂流失或污垢增加导致摩擦力增大;(3)由于高冲击运动导致连杆断裂。
发明内容
运动系统及运动系统的健康管理方法,其仅使用运动系统的伺服驱动器使用的运动变量来计算运动系统的至少一个健康指示值。该健康指示值用于生成维护运动系统的通知。
根据本发明的实施例,具有伺服驱动器的运动系统的管理健康的方法,包含采集伺服驱动器用来响应运动命令驱动运动系统马达的运动变量,仅使用采集到的运动变量计算运动系统的健康指示值,并且响应健康指示值,生成用于维护运动系统的通知。
根据本发明的实施例的运动系统包括马达,以及被配置为驱动马达的伺服驱动器。伺服驱动器包括存储器,以及至少一个处理器,该处理器被配置为采集伺服驱动器用来响应运动命令驱动运动系统马达的运动变量,仅使用采集到的运动变量计算运动系统的健康指示值,并且响应健康指示值,生成用于维护运动系统的通知。
本发明的其他方面和优点将从下面的详细描述中变得明显,结合附图,以本发明的原理为例进行说明。
附图说明
图1为根据现有技术的典型伺服马达驱动系统的方框图。
图2为根据现有技术的伺服马达驱动系统的马达连接的传动系统框图。
图3示出了根据现有技术的伺服马达驱动系统的伺服驱动器中执行的闭环伺服算法。
图4为根据本发明实施例的具有健康管理功能的运动系统的方框图。
图5示出了根据本发明实施例的运动系统使用的三维扭矩模型。
图6示出了根据本发明实施例的运动系统的距离、速度和加速度曲线。
图7示出了根据本发明的实施例的加速度图的示例,该加速度图可用于计算总的冲击量。
图8是根据本发明实施例的具有健康管理功能的运动系统的运行流程图。
图9是根据本发明实施例的具有伺服驱动器的运动系统的健康管理方法的过程流程图。
具体实施方式
参考图4,描述了根据本发明实施例的具有健康管理功能的运动系统400。该运动系统400与图2所示的运动系统类似,但与传统的运动系统不同的是,该运动系统400实现了对运动系统的综合实时运动健康状态进行监测,并对运动系统的各类机械故障进行预测,从而进行预防性维护的方法。该方法采用伺服驱动器闭环算法中常用的运动变量,不需要外部设备或传感器,下面将详细说明。
如图4中所示,运动系统400包括主控制器402、伺服驱动器404、具有位置传感器408(例如,编码器)的电动马达406以及滚珠丝杠线性致动器形式的传动系统410。然而,在其他实施例中,传动系统410可以是另一种类型的运动致动器,例如线性皮带传动致动器。
主控制器402操作以控制运动系统400。主控制器402可以是具有一个以上的程序的计算机系统,以通过伺服驱动器404使用传送到伺服驱动器的运动指令来控制运动系统。因此,主控制器402可以包括计算机中常见的组件,例如CPU、存储器、非易失性存储器和输入设备,例如鼠标和键盘。主控制器402通过典型的通信手段,例如USB、串行或以太网通信电缆412与伺服驱动器404通信。
伺服驱动器404通过编码器电缆414从编码器408读取运动数据(可包括位置和/或速度)来控制电动马达406,并通过马达电缆416向电动马达提供适当的功率以驱动电动马达。为了向马达406提供适当的功率,伺服驱动器404使用来自主控制器402的运动指令和来自编码器408的运动数据执行闭环伺服算法。伺服驱动器404包括在典型的伺服驱动器中常见的部件,诸如存储器、处理器,例如微处理器,以及供应驱动功率或电流的电源电路(未示出)。
然而,与常规的伺服驱动器不同,伺服驱动器404包括健康管理模块418,以监测运动系统的全面实时运动健康状态并预测运动系统中的各种机械故障。如下面详细解释的,健康管理模块418用于计算健康指示值以确定运动系统400的健康,并确定运动系统是否需要维护,诸如维修,润滑剂的施加和替换机械零件。健康管理模块418可以以硬件和软件的任意组合来实现。在一个特定的实施方式中,健康管理模块418可以是由伺服驱动器404的处理器执行的一个以上的软件。下面将更详细地描述健康管理模块418。
马达406包括轴(未示出),该轴连接到滚珠丝杠线性致动器410的螺杆420。当马达轴旋转时,螺杆移动附接到负载板422的负载,以执行一个以上期望的运动。
伺服驱动器404中的健康管理模块418被配置为执行该方法,以监测运动系统的综合实时运动健康状态,并预测运动系统的各类机械故障。如上所述,该方法使用伺服驱动器的闭环算法中常用的运动变量。具体地,该方法使用了用于驱动马达406的变量。
该方法中使用的运动变量来自于伺服驱动器中常用的两大类变量:(1)P–位置以及(2)I–电流。需要注意的是,速度(V)和加速度(A)可以通过已知的采样时间Δt从位置中得出,具体如下:
V=P/Δt
A=V/Δt=P/Δt^2
利用上述典型伺服驱动器中使用的现有变量,可以从现有的伺服变量计算出以下三个运动状态参数:
1.摩擦系数值——库仑摩擦系数和粘滞摩擦系数
2.基于位置和速度的扭矩模型
3.总冲击值
这三个运动状态参数可以很好地说明运动系统400的健康状况,并可以预测运动系统未来可能发生的故障。例如,当检测到摩擦系数上升时,可以确定摩擦力在增加,并且轴承有一定的磨损或润滑损失。另外,当出现与正常转矩模型的偏差时,可以注意到执行同样的工作需要更大的转矩。转矩偏差的增加可能表明系统出现了某种类型的故障或退化,需要增加转矩来完成同样的工作。另一示例,随着总冲击值的增加,机械系统的应力增加,并可能表明连杆或齿轮或皮带的寿命结束。
在实施例中,健康管理模块418被配置为计算摩擦系数值。摩擦系数值的计算基于以下运动控制领域的公知公式:
T=J*A+B*w+C*(dw), (等式1)
其中T为转矩,J为惯量,A为加速度,B为粘滞摩擦系数,w为速度,C为库仑摩擦系数,dw为速度方向。
在上式中,转矩等于电流乘以扭矩常数:
T=Kt*I,其中T为转矩,Kt为转矩常数,I为驱动电流。因此,等式1可以表示为:
Kt*I=J*A+B*w+C*(dw) (等式2)
加速度是速度随增量(delta)时间的变化或时间变化的变化。速度是位置在增量时间内的变化。因此,速率(速度)和加速度可表示如下:
V=P/Δt
A=V/Δt=P/Δt^2
因此,公式2可以表示为:
Kt*I=J*(P/Δt^2)+B*P/Δt+C*(dw) (等式3)
在等式3中,马达惯量J是已知的。因此,两个未知值是C(库仑摩擦值)和B(粘滞系数值)。等式中的所有其他变量都是已知的:Kt、I、P、J、Δt和dw。通过获取许多样本值,并利用回归分析,可以确定粘滞摩擦系数值B和库仑摩擦系数值C。粘滞摩擦系数值B和库仑摩擦系数值C是运动系统400的健康指示值。
健康管理模块418还生成三维(3D)转矩模型。通过采集位置、速度和电流值的集合,可以生成三维转矩模型。健康管理模块418在同一时刻反复采集随着运动系统的运行而产生的位置、速度和电流值。利用这些值,可以建立运动系统的转矩方面的良好性能模型。在实施例中,对于每个3D点(位置、速度和扭矩),可以确定最大值、最小值和平均值。这些值可以用来做转矩值的最大和最小极限模型,或者用平均值做转矩值的平均点模型。
图5中示出了3D转矩模型500的示例。如图5所示,3D转矩模型500是使用在运动系统运行时的一段时间内采集到的位置值、速度值和电流值生成的。如图5所示,3D转矩模型500是由速度、位置和转矩定义的空间中的3D模型。
一旦建立了3D转矩模型,可以使用模型中的最小、最大和/或平均转矩值,将实时扭矩与模型进行比较。在每个给定位置和速度点处确定转矩偏差值。每个转矩偏差值代表在给定位置和速度点上执行相同类型的工作所需的力的大小的差异。因此,转矩偏差值是运动系统400的另一个健康指示值。
健康管理模块418还计算总冲击值。运动系统的典型运动曲线如图6所示,该图描述了距离、速度和加速度曲线。以下是力(或角力矩)与加速度的关系公式:
F=M*A,
其中F为力,M为质量,A为加速度。
冲击力被定义为对系统施加的力的变化,可由以下公式表示:
ΔF=M*ΔA
上式定义了力的变化与加速度的变化成正比。
通过确定加速度变化的幅度,可以确定冲击量。图7中示出了加速度图的示例,该加速度图可用于计算总的冲击量。加速度图显示了加速度变化的五个实例702、704、706、708和710。在第一个实例702中,加速度从四(4)到零(0),变化了四(4)。在第二实例704中,加速度从零(0)到负二(-2),变化了二(2)。在第三实例706中,加速度从负二(-2)到零(0),变化了二(2)。在第四实例708中,加速度从零(0)到四(4),变化了四(4)。在第五实例710中,加速度从四(4)变为零(0),变化了四(4)。因此,计算出的总冲击量为:
总冲击量=J*(4+2+2+4+4),
其中J是惯量(M的角替换)。
总冲击值在运动系统400的寿命期间相加,并确定为已经施加到运动系统上的应力和应变以及磨损的总量。因此,累计的总冲击值可用于确定机械系统的剩余寿命,并可用于确定运动系统的替换或维护计划。因此,总冲击值是运动系统400的另一个健康指示值。
根据本发明的实施例,参照图8的过程流程图来描述具有健康管理功能的运动系统400的操作。在方框802处,伺服驱动器404用于驱动马达406的一些运动变量被健康管理模块418选择,以建立运动系统400的3D转矩模型。在实施例中,这些运动变量可以包括但不限于用于驱动马达406的电流I和马达406在特定时刻的实际位置P和速度V。实际位置P和速度V由附接到马达406的编码器408提供。如果速度V不是由编码器408提供的,则速度V可以由一段时间内的多个位置P值计算得出。
接下来,在方框804处,通过向马达提供适当的电流I,驱动马达406以执行至少一个运动序列以建立3D转矩模型。该运动序列可以包括一个以上要通过马达406执行的运动,以移动滚珠丝杠线性致动器410的负载板422。
接下来,在方框806处,由于马达406被驱动,健康管理模块418在同一时刻采集所选运动变量,用于运动系统400正在执行的各种运动。在选择了电流I、位置P和速度V的实施例中,对于每个运动,电流I和由此产生的位置P和速度V在同一时间一起被采集。
接下来,在方框808处,由健康管理模块418为每一组采集到的运动变量计算相应的转矩。具体地,使用公式T=Kt*I计算每个转矩值,其中T是转矩,Kt是转矩常数,I是驱动电流。
接下来,在方框810处,由健康管理模块418使用采集到的运动变量和计算出的转矩值建立运动系统400的3D转矩模型。在实施例中,使用位置值P和速度值V以及相应的转矩值建立3D转矩模型。现在,3D转矩模型已经可以用于实时检测运动系统的健康状况。
接下来,在方框812处,驱动马达执行一个以上的运动以进行正常操作。通过响应来自运动系统400的主控制器402的一个以上的运动指令,从伺服驱动器404向电动马达供应适当的电流I来驱动马达。
接下来,在方框814处,当马达406被驱动时,由健康管理模块418采集伺服驱动器404中用于驱动马达的一些运动变量。在实施例中,这些运动变量又可以包括用于驱动马达406的电流I以及马达在特定时刻的实际位置P和速度V。如果速度V没有由编码器408提供,则速度V可以由一段时间内的多个位置值P计算。
接下来,在方框816处,通过健康管理模块418使用采集到的运动变量来计算运动系统400中一个以上的摩擦系数。在实施例中,库仑摩擦系数值C和粘滞系数值B被计算出。可以使用公式3计算这些摩擦系数值,即,Kt*I=J*(P/Δt^2)+B*P/Δt+C*(dw),因为除了库仑摩擦值C和粘滞留系数值B以外的所有变量都是已知的或者可以从已知值中得出。
接下来,在方框818处,健康管理模块418将当前摩擦系数与先前计算的摩擦系数进行比较,以确定摩擦系数的趋势,例如,摩擦系数是在增大、减小还是大致保持在同一水平。如前所述,摩擦系数值的增加可能表明轴承有些磨损或润滑损失,这可能需要替换,维修或润滑。
接下来,在方框820处,健康管理模块418使用3D转矩模型和当前转矩值来计算当前转矩偏差值。通过获取3D转矩模型的当前实际位置P和速度V的转矩值(最小,最大或平均)与使用相应驱动电流I计算出的当前转矩值之间的差来计算转矩偏差值。
接下来,在方框822处,健康管理模块418使用采集到的速度值V和先前采集到的速度值来计算当前加速度值A。因此,可以随时间计算加速度的变化。
接下来,在方框824处,健康管理模块418使用当前加速度值来计算当前总冲击值。如果当前加速度值A与先前的加速度值相同,则当前总冲击值将与先前总冲击值相同。然而,如果当前加速度值A与先前加速度值不同,则将差的大小加到先前总冲击值上,以得出当前总冲击值。因此,总冲击值是累加值。
接下来,在方框826处,由健康管理模块418判断计算出的摩擦系数、当前转矩偏差值和当前总冲击值中的一个以上,以表明是否需要维护。如果不需要,则操作返回到方框812。然而,如果是,则操作进行到方框828,在方框828处生成通知以指示需要维护。该通知可以包括但不限于需要维修、替换或润滑马达系统400中的机械组件。该通知可以以任何方式呈现给用户,例如显示在连接到主控制器402的显示设备上。接下来,操作回到方框812,以进一步监测马达系统的健康状况。
可以通过将计算出的摩擦系数、当前的转矩偏差值和当前的总冲击值与阈值进行比较来确定是否需要对运动系统400进行维护,阈值可以是经验值或理论值。在实施例中,可以通过测试各种情景案例来预测某些类型的故障。例如,可以建立场景案例,在该案例中,润滑损失,需要维护。为了建立这种案例,可以通过手动强制润滑,并观察摩擦系数和转矩模型随运动系统的运行的变化模式。案例建立后,可将监测值与观察值进行比较,以确定何时润滑度低并且需要维修。可以建立的案例包括但不限于润滑剂低、皮带或齿轮磨损、组件松动等。这些案例可以被建立并用于确定可以在运动系统400上预测的故障类型。
如上所述,运动变量的监测和健康指示值的各种计算由伺服驱动器404中的健康管理模块418执行。因此,不需要将原始数据发送到主控制器402或其他地方,例如云端,这可能导致延迟和不堪重负的数据流量。
在实施例中,上述的方法不仅可以用来确定单个马达系统的健康状况,而且甚至可以在工厂级别上确定一组运动系统的健康状况。因此,该方法可用于监测单个运动系统和/或一组运动系统的健康状态和健康趋势。
在另一实施例中,上述方法可与美国专利申请序列号15/865,088中描述的技术一起使用,该申请题为“运动系统的多维运动性能建模和实时监测”,该申请通过引用并入本文。
参照图9的过程流程图,描述了根据本发明的实施例的具有伺服驱动器的运动系统的健康管理方法。在方框902处,采集伺服驱动器用来响应运动命令驱动运动系统马达的运动变量。在方框904处,仅使用采集到的运动变量计算运动系统的健康指示值。在方框906处,响应健康指示值,生成运动系统的维护通知。
本文中一般描述的并在附图中示出的实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对各种实施例的更详细的描述,如图中所表示的,并不旨在限制本公开的范围,而只是代表各种实施例。虽然图中呈现了各种实施例的各个方面,但除非特别说明,否则图中不一定按比例绘制。
本发明可在不偏离其精神或基本特征的情况下以其他具体形式体现。所描述的实施例在所有方面仅被视为说明性而非限制性。因此,本发明的范围由所附权利要求书而不是本详细说明来表明。凡是在权利要求书的含义和等效范围内的所有变化,都应包含在其范围内。
整个说明书提及特征、优点或类似的语言并不意味着可以用本发明实现的所有特征和优势应该或在任何单一的发明实施例中。相反,提及特征和优点的语言被理解为意味着与实施例相关的描述的特定特征、优点或特性包含在本发明的至少一个实施例中。因此,在整个说明书中,对特征和优点的讨论以及类似的语言可能但不一定是指相同的实施例。
进一步地,本发明所述的特征、优点和特性可以以任何合适的方式组合在一个以上的实施例中。根据本文的描述,相关技术领域的技术人员将认识到,可以在没有特定实施例的一个以上的具体特征或优点的情况下实施本发明。在其他情况下,可以在某些实施例中认识到附加的特征和优点,这些特征和优点可能不存在于本发明的所有实施例中。
整个说明书提及“一个实施例”、“实施例”或类似的语言,意味着与所指出的实施例相关的特定特征、结构或特性被包含在本发明的至少一个实施例中。因此,在整个说明书中的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”和类似的语言可能但不一定都指相同的实施例。
虽然本文中的方法的操作是以特定的顺序示出和描述的,但每种方法的操作的顺序可以被改变,以便某些操作可以以逆序执行,或使某些操作可以至少部分地与其他操作同时执行。在另一个实施例中,不同操作的指令或子操作可以以间歇和/或交替的方式实施。
还应注意的是,方法的至少一些操作可以使用存储在计算机可使用存储介质上的软件指令来实现,以便由计算机执行。作为示例,计算机程序产品的实施例包括计算机可使用的存储介质,以存储计算机可读程序,当在计算机上执行时,该程序导致计算机执行操作,如本文所述。
此外,本发明的至少部分实施例可以采取从计算机可使用介质或计算机可读介质访问的计算机程序产品的形式,该计算机程序产品提供由计算机或任何指令执行系统使用或与计算机或任何指令执行系统连接的程序代码。在本描述中,计算机可使用介质或计算机可读介质可以是任何能够包含、存储、通信、传播或传送程序供指令执行系统、装置或设备使用或与其结合使用的任何装置。
计算机可使用介质或计算机可读介质可以是电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统(或设备或装置),或传播介质。计算机可读介质的示例包括半导体或固态存储器、磁带、可移动计算机软盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、刚性磁盘和光盘。目前光盘的示例包括只读存储器光盘(CD-ROM)、只读/写光盘(CD-R/W)、数字视频光盘(DVD)和蓝光光盘。
在上述描述中,提供了各种实施例的具体细节。然而,某些实施例可以在少于所有这些具体细节的情况下实施。在其他情况下,为了简明扼要,对某些方法、程序、组件、结构和/或功能的描述不超过使本发明的各种实施例的细节。虽然已经描述和说明了本发明的具体实施例,但本发明并不限于如此描述和说明的具体形式或零件的布置。本发明的范围将由所附的权利要求书及其等价物来界定。

Claims (18)

1.用于管理具有伺服驱动器的运动系统的健康的方法,所述方法包含:
采集运动变量,该运动变量由所述伺服驱动器用于响应运动命令来驱动所述运动系统的马达;
仅使用采集到的所述运动变量计算所述运动系统的健康指示值;并且
响应所述健康指示值,生成用于维护所述运动系统的通知。
2.如权利要求1所述的方法,其中采集由所述伺服驱动器使用的所述运动变量包括采集位置值、速度值和驱动电流值中的至少一个。
3.如权利要求1所述的方法,其中所述健康指示值是指仅使用采集到的由所述伺服驱动器使用的所述运动变量计算出的摩擦系数值。
4.如权利要求3所述的方法,其中所述摩擦系数值是粘滞摩擦系数值或库仑摩擦系数值。
5.如权利要求4所述的方法,其中所述粘滞摩擦系数值和所述库仑摩擦系值中的至少一个是用公式得到的:
T=J*A+B*w+C*(dw),
其中T是转矩,J是惯量,A是加速度,B是粘滞摩擦系数值,w是速度值,C是库仑摩擦系数值,dw是速度方向。
6.如权利要求1所述的方法,其中所述健康指示值为基于所采集的运动变量使用当前转矩值以及从转矩模型得到的模型扭矩值计算出的扭矩偏差值。
7.如权利要求6所述的方法,其中所述转矩模型是由速度值、位置值和转矩值限定的三维模型。
8.如权利要求1所述的方法,其中所述健康指示值为基于所采集的运动变量使用加速度的变化计算出的总冲击值。
9.如权利要求8所述的方法,进一步包含根据所采集的所述运动变量,计算随时间变化的加速度值。
10.一种运动系统,其包含:
马达,以及
伺服驱动器,其被配置为驱动所述马达,所述伺服驱动器包括,
存储器;以及
至少一个处理器,其被配置为:
采集运动变量,所述运动变量由所述伺服驱动器用于响应运动命令来驱动所述运动系统的马达;
仅使用所采集的所述运动变量计算所述运动系统的健康指示值;并且
响应所述健康指示值,生成用于维护所述运动系统的通知。
11.如权利要求10所述的运动系统,其中所述至少一个处理器被配置为采集位置值、速度值和驱动电流值中的至少一个。
12.如权利要求10所述的运动系统,其中所述健康指示值是指仅使用所采集的由所述伺服驱动器使用的所述运动变量计算出的摩擦系数值。
13.如权利要求12所述的运动系统,其中所述摩擦系数值是粘滞摩擦系数值或库仑摩擦系数值。
14.如权利要求13所述的运动系统,其中所述粘滞摩擦系数值和所述库仑摩擦系数值中的至少一个是用公式得到的:
T=J*A+B*w+C*(dw),
其中T是转矩,J是惯量,A是加速度,B是粘滞摩擦系数值,w是速度值,C是库仑摩擦系数值,dw是速度方向。
15.如权利要求10所述的运动系统,其中所述健康指示值为基于所采集的运动变量使用当前扭矩值以及从转矩模型得到的模型转矩值计算出的扭矩偏差值。
16.如权利要求15所述的运动系统,其中所述转矩模型是由速度值、位置值和转矩值限定的三维模型。
17.如权利要求10所述的运动系统,其中所述健康指示值为基于所采集的运动变量使用加速度的变化计算出的总冲击值。
18.如权利要求17所述的运动系统,其中所述至少一个处理器被配置为根据所采集的运动变量计算随时间变化的加速度值。
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