CN113359639A - 基于安全检测机器人的工厂设备监控方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种基于安全检测机器人的工厂设备监控方法及系统，其方法包括获取工厂内设备工作时的多项正常工作数据；监测每台设备多项正常工作数据的变化情况；于设备上出现多个正常工作数据低于或高于预设的工作数据范围形成异常工作数据时，安全检测机器人检查该设备。本申请具有减少设备损坏的效果。

Description

基于安全检测机器人的工厂设备监控方法及系统

技术领域

本申请涉及机器人的领域，尤其是涉及基于安全检测机器人的工厂设备监控方法及系统。

背景技术

目前工厂在生产过程中，通常会在工厂内配置相应的机器人，以代替人工对工厂内的设备进行检修、维护等工作，而对于检修这一块上，相关技术中，只有当工作人员发现设备工作过程中出现设备内部数据不对的问题时，才会手动控制机器人对相应的设备进行检修。

针对上述中的相关技术，发明人认为机器人对于设备的检修还是要基于人工发现问题才能进行检修，而工作人员不可能每时每刻盯着设备工作，进而无法第一时间控制机器人对设备进行检修，易导致设备的损坏。

发明内容

为了减少设备的损坏，本申请提供了一种基于安全检测机器人的工厂设备监控方法及系统。

第一方面，本申请提供一种基于安全检测机器人的工厂设备监控方法，采用如下的技术方案：

一种基于安全检测机器人的工厂设备监控方法，包括：

获取工厂内设备工作时的多项正常工作数据；

监测每台设备多项正常工作数据的变化情况；

于设备上出现多个正常工作数据低于或高于预设的工作数据范围形成异常工作数据时，安全检测机器人检查该设备。

通过采用上述技术方案，在工厂内设备开始工作后，机器人可自动获取工厂内所有设备在工作时的工作数据，并对每个设备的所有工作数据进行监测，当设备中的多个工作数据出现异常时，机器人可第一时间对该设备进行检查，进而可减少设备出现损坏的情况。

可选的，预设有高于预设工作数据范围的高危险工作数据数据库、低于预设工作数据范围的低危险工作数据数据库，还包括：

监测到多台设备均出现多个异常工作数据时，识别每台设备的多个异常工作数据中的高危险工作数据数量及低危险工作数据数量；

根据高危险工作数据数量从多到少先排列存在高危险工作数据的设备，再根据低危险工作数据数量从多到少排列仅存在低危险工作数据的设备；

安全检测机器人先检查存在高危险工作数据并按照高危险工作数据数量从多到少排列的设备，再检查仅存在低危险工作数据并按照低危险工作数据数量从多到少排列的设备。

通过采用上述技术方案，当所监测的设备中出现多个高危险工作数据或低危险工作数据的异常数据时，按照异常数据的数量进行从多到少排列，进而可对异常数据较多的设备进行优先检查，以便于及时检修异常数据较多的设备，进一步减少设备的损坏。

可选的，所述监测到多台设备存在相同数量的高危险工作数据时，包括：

预设有大于每台设备中所有高危险工作数据的高危险工作数据判断阈值；

获取每台设备中最大高危险工作数据由正常工作数据上升至高危险工作数据判断阈值的高危险判断时间；

安全检测机器人优先检查高危险判断时间最短的设备。

通过采用上述技术方案，通过设置高危险工作数据判断阈值，并获取相应的高危险判断时间，以便于对高危险工作数据变化频率较快的设备进行优先检修，以减少高危险工作数据对应的设备变化过快提前产生安全隐患。

可选的，所述监测到多台设备存在相同数量的高危险工作数据时，还包括：

筛选多台设备中仅存在高危险工作数据的设备，并记为高危险设备；

获取每台高危险设备中所有高危险工作数据由正常工作数据上升至高危险工作数据判断阈值的高危险判断时间；

对比每个高危险判断时间与预设的危害设备判断时间的大小；

于任意一台设备中存在N个高危险判断时间均小于危害设备判断时间时，判断该设备为危害型设备。

通过采用上述技术方案，通过筛选仅存在高危险工作数据的设备，并比较该设备中高危险判断时间与危害设备判断时间，一旦出现N个高危险判断时间小于危害设备判断时间时，将对应的设备划分为危害型设备，危害型设备易导致安全隐患，进而以便于机器人及时通知工作人员。

可选的，所述监测到多台设备存在相同数量的低危险工作数据时，包括：

预设有小于每台设备中所有低危险工作数据的低危险工作数据判断阈值；

获取每台设备中最小低危险工作数据由正常工作数据下降至低危险工作数据判断阈值的低危险判断时间；

安全检测机器人优先检查低危险判断时间最短的设备。

通过采用上述技术方案，通过设置低危险工作数据判断阈值，并获取相应的低危险判断时间，以便于对低危险工作数据变化频率较快的设备进行优先检修。

可选的，所述获取存在相同数量的低危险工作数据多台设备的低危险判断时间时，还包括：

识别所检测到的最短低危险判断时间所对应的设备是否存在高危险工作数据；

若是，获取该设备外的其余设备中最小低危险判断时间所对应的设备并再次识别，直至存在最小低危险判断时间的设备中仅存在低危险工作数据时，安全检测机器人检查对应设备；

若否，安全检测机器人优先检查该设备。

通过采用上述技术方案，由于出现高危险工作数据的设备相比于出现低危险工作数据的设备更容易产生安全隐患，因此在即使针对的是低危险工作数据对应的设备，同样进行高危险工作数据的识别，以进一步减少高危险工作数据对应的设备产生安全隐患。

可选的，所述监测到多台设备存在相同数量的低危险工作数据时，还包括：

筛选多台设备中仅存在低危险工作数据的设备，并记为低危险设备；

获取每台低危险设备中所有低危险工作数据由正常工作数据下降至低危险工作数据判断阈值的低危险判断时间；

对比每个低危险判断时间与预设的设备判断时间的大小；

于任意一台设备中存在M个低危险判断时间均小于设备判断时间时，判断该设备为损坏型设备。

通过采用上述技术方案，通过筛选仅存在低危险工作数据的设备，并比较该设备中低危险判断时间与危害设备判断时间，一旦出现M个低危险判断时间小于损坏设备判断时间时，将对应的设备划分为损坏型设备，以便于工作人员对设备进行更换。

第二方面，本申请提供一种基于安全检测机器人的工厂设备监控系统，采用如下的技术方案：

一种基于安全检测机器人的工厂设备监控系统，包括：

数据获取模块，用于获取工厂内设备工作时的多项正常工作数据；

数据监测模块，用于监测每台设备多项正常工作数据的变化情况；

检查模块，当同一台设备上出现多个正常工作数据低于或高于预设的工作数据范围形成异常工作数据时，控制安全检测机器人对该设备进行检查。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

机器人可自动获取并监测工厂内所有设备在工作时的工作数据，当设备中的多个工作数据出现异常时，机器人可第一时间对该设备进行检查，进而可减少设备出现损坏的情况。

附图说明

图1是本申请实施例中基于安全检测机器人的工厂设备监控方法的流程图。

图2是本申请实施例中步骤S200的子步骤流程图一。

图3是本申请实施例中步骤S200的子步骤流程图二。

图4是本申请实施例中步骤S200的子步骤流程图三。

图5是本申请实施例中基于安全检测机器人的工厂设备监控系统的结构框图。

附图标记说明：1、数据获取模块；2、数据监测模块；3、检查模块；4、数据库模块；5、识别模块；6、排列模块；7、阈值模块；8、时间获取模块；9、筛选模块；10、对比模块；11、判断模块；12、识别数据模块。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1-5及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例公开一种基于安全检测机器人的工厂设备监控方法。

参照图1，基于安全检测机器人的工厂设备监控方法具体包括以下步骤：

步骤S100，获取工厂内设备工作时的多项正常工作数据。

具体的，在工厂中存在较多类型的设备，在设备工作时，会产生较多的工作数据，例如设备工作后内部产生的温度、电压、电流等数据，在设备工作后，安全检测机器人获取每台设备产生的每个类型的正常工作数据。

步骤S200，监测每台设备多项正常工作数据的变化情况。

具体的，在设备开始工作后，对每台设备的正常工作数据开始进行监测，以查看数据的变化情况，对于每台设备的数据监测可对应建立监测数据库，将所监测的数据类型一一排列，并间隔一段时间记录一次对应的数据。

步骤S300，于设备上出现多个正常工作数据低于或高于预设的正常工作数据范围形成异常工作数据时，安全检测机器人检查该设备。

具体的，每个监测的正常工作数据均有正常工作数据范围，在设备正常工作时，正常工作数据在对应的工作范围内工作，异常工作数据具体为低于正常工作数据范围或高于正常工作数据范围的工作数据；当所监测的任意一个设备中出现多个正常工作数据低于正常工作数据范围的最小工作数据，或者高于正常工作数据范围的最大工作数据时，工厂内的安全检测机器人对该设备进行检查。

参照图2，进一步的，预设有高于预设工作数据范围的高危险工作数据数据库、低于预设工作数据范围的低危险工作数据数据库，高危险工作数据数据库中的每个工作数据均大于正常工作数据范围中的所有工作数据，低危险工作数据数据库中的每个工作数据均小于正常工作数据范围中的所有工作数据，也就是说设备上所形成的异常工作数据为高危险工作数据数据库或低危险工作数据数据库中的数据。

在监测正常工作数据的变化情况时还包括以下步骤：

步骤S210，监测到多台设备均出现多个异常工作数据时，识别每台设备的多个异常工作数据中的高危险工作数据数量及低危险工作数据数量。

具体的，在设备工作过程中，安全检测机器人监测到出现多个异常工作数据设备有多台时，对每台设备的每个异常工作数据进行判断，具体判断方式为将每个异常工作数据与高危险工作数据数据库或低危险工作数据数据库中的数据进行对比，若异常工作数据属于高危险工作数据数据库中的数据，则将该异常工作数据划分为高危险工作数据，若异常工作数据属于低危险工作数据数据库中的数据，则将该异常工作数据划分为低危险工作数据，在对每台设备的所有异常工作数据均进行判断后，统计该台设备的高危险工作数据数量及低危险工作数据数量，以此对所有出现多个异常工作数据的设备中，产生的高危险工作数据数量及低危险工作数据数量进行统计。

步骤S211，根据高危险工作数据数量从多到少先排列存在高危险工作数据的设备，再根据低危险工作数据数量从多到少排列仅存在低危险工作数据的设备。

具体的，在对所有出现多个异常工作数据的设备的高危险工作数据数量及低危险工作数据数量统计结束后，会出现以下三种情况：

第一种为异常工作数据全部为高危险工作数据的设备，第二种为兼具高危险工作数据及低危险工作数据的设备，第三种为异常工作数据全部为低危险工作数据的设备。

对于第一种与第二种存在高危险工作数据的设备，设备工作过程中内部数据相比于正常情况变化更快，危险性更高，因此对于第一种及第二中的设备，根据高危险工作数据数量从多到少对设备的检查顺序进行排列，在这里需要说明的是，即使一台设备中兼具高危险工作数据及低危险工作数据，但是高危险工作数据的数量比另一台全部为高危险工作数据的设备多时，这台设备的顺序就在前面；对第一种与第二种设备排序好后，再根据低危险工作数据数量从多到少对第三种设备的检查顺序进行排列。

步骤S212，安全检测机器人先检查存在高危险工作数据并按照高危险工作数据数量从多到少的设备，再检查仅存在低危险工作数据并按照低危险工作数据数量从多到少的设备。

具体的，在对以上三种情况的设备进行排列后，安全检测机器人先对第一种及第二种存在高危险工作数据的设备进行检查，具体检查顺序按照高危险工作数据数量从多到少排列的顺序，先检查高危险工作数据数量最多的设备，再检查高危险工作数据数量第二多的设备，以此类推；对第一种及第二种的设备检查结束后，再对第三种仅存在低危险工作数据的设备进行检查，具体检查顺序按照低危险工作数据数量从多到少排列的顺序，先检查低危险工作数据数量最多的设备，再检查低危险工作数据数量第二多的设备，以此类推。

参照图3，进一步的，在安全检测机器人监测到出现多个异常工作数据设备有多台，且这些设备中有多台设备中存在相同数量的高危险工作数据时，需要说明的是这里存在相同数量高危险工作数据包括上述的第一种和第二种情况。

针对存在相同数量的高危险工作数据设备的检查，具体包括以下步骤：

步骤S220，预设有大于每台设备中所有高危险工作数据的高危险工作数据判断阈值。

具体的，设备中出现的高危险工作数据可能为温度数据、电压数据或电流数据等，针对于每种类型的数据，均会设置对应的高危险工作数据判断阈值，且这个高危险工作数据判断阈值是比每台设备中所监测到的高危险工作数据都要大，而在设备出现高危险工作数据后，必然对应的工作数据会持续上升并达到高危险工作数据判断阈值。

步骤S221，获取每台设备中最大高危险工作数据由正常工作数据上升至高危险工作数据判断阈值的高危险判断时间。

具体的，在设备中出现多个高危险工作数据时，安全检测机器人会记录到其中最大的高危险工作数据在属于正常工作数据变成高危险工作数据的时间，以及后续持续升高达到高危险工作数据判断阈值的时间，进而根据两个时间的差值计算以获取到对应的高危险判断时间；需要说明的是，具备相同数量高危险工作数据的每台设备中，可能最大的高危险工作数据都是不一样的，一台设备的最大高危险工作数据可能是温度数据，另一台可能是电压数据，但是在本实施例中，定义温度、电压及电流数据是互通的，电流增大必然会带动电压及温度的增大，同样的，电压增大必然会带动电流及温度的增大，以此类推；因此对每台设备所获取的高危险判断时间是具备可比性，也就是可以进行比较的。

步骤S222，安全检测机器人优先检查高危险判断时间最短的设备。

具体的，在获取到具备相同数量高危险工作数据的每台设备的高危险判断时间后，安全检测机器人先对高危险判断时间最短的设备进行检查，再对高危险判断时间第二短的设备进行检查，以防高危险判断时间短的设备中高危险工作数据升高过快而导致设备损坏。

针对多台设备中存在相同数量的高危险工作数据，还包括以下步骤：

步骤S223，筛选多台设备中仅存在高危险工作数据的设备，并记为高危险设备。

具体的，存在高危工作数据的设备包括上述第一种及第二种情况，其中只需要将存在相同数量的高危险工作数据的所有设备中，具备第一种情况，也就是只有高危险工作数据的设备筛选出来，以作为高危险设备进行后续检查。

步骤S224，获取每台高危险设备中所有高危险工作数据由正常工作数据上升至高危险工作数据判断阈值的高危险判断时间。

具体的，针对于仅存在高危险工作数据的每台设备，安全检测机器人记录每个高危险工作数据在属于正常工作数据变成高危险工作数据的时间，以及后续持续升高达到高危险工作数据判断阈值的时间，进而根据两个时间的差值计算以获取到每个高危险工作数据的高危险判断时间。

步骤S225，对比每个高危险判断时间与预设的危害设备判断时间的大小。

具体的，危害设备判断时间为每个高危险工作数据由正常工作数据开始变成高危险工作数据的时间节点，持续升高到达高危险工作数据判断阈值的过程中的上限时间；将设备中的每个高危险判断时间均与危害设备判断时间进行大小比较。

步骤S226，于任意一台设备中存在N个高危险判断时间均小于危害设备判断时间时，判断该设备为危害型设备，（N≥3）。

具体的，对于仅存在高危险工作数据的设备，所有的高危险工作数据中出现N个高危险判断时间均小于危害设备判断时间时，也就是说设备中的高危险工作数据升高速度较快，此时可将该设备划入到危害型设备中，也就是说该设备的持续工作会出现安全隐患，其中N优选为3个。

参照图4，另外，在安全检测机器人监测到出现多个异常工作数据设备有多台，且这些设备中有多台设备中存在相同数量的低危险工作数据时，需要说明的是这里存在相同数量低危险工作数据包括上述的第二种和第三种情况。

针对存在相同数量的低危险工作数据的检查，具体包括以下步骤：

步骤S230，预设有小于每台设备中所有低危险工作数据的低危险工作数据判断阈值。

具体的，设备中出现的低危险工作数据同样可能是温度数据、电压数据或电流数据等，针对于每种类型的数据，同样设置对应的低危险工作数据判断阈值，且这个低危险工作数据判断阈值是比每台设备中所监测到的低危险工作数据都要小，而在设备出现低危险工作数据后，必然对应的工作数据会持续下降并达到低危险工作数据判断阈值。

步骤S231，获取每台设备中最小低危险工作数据由正常工作数据下降至低危险工作数据判断阈值的低危险判断时间。

具体的，在设备中出现多个低危险工作数据时，安全检测机器人会记录到其中最小的低危险工作数据在属于正常工作数据变成低危险工作数据的时间，以及后续持续降低达到低危险工作数据判断阈值的时间，进而根据两个时间的差值计算以获取到对应的低危险判断时间；需要说明的是，具备相同数量低危险工作数据的每台设备中，可能最大的低危险工作数据同样都是不一样的，一台设备的最小低危险工作数据可能是温度数据，另一台可能是电压数据，但是在本实施例中，同样定义温度、电压及电流数据是互通的，电流减小必然会带动电压及温度的减小，同样的，电压减小必然会带动电流及温度的减小，以此类推；因此对每台设备所获取的低危险判断时间是具备可比性，也就是可以进行比较的。

步骤S232，安全检测机器人优先检查低危险判断时间最短的设备。

具体的，在获取到具备相同数量低危险工作数据的每台设备的低危险判断时间后，安全检测机器人先对低危险判断时间最短的设备进行检查，再对低危险判断时间第二短的设备进行检查。

在这里，需要说明的是，在获取到存在相同数量的低危险工作数据的多台设备的低危险判断时间时，由于存在低危险工作数据包括上述的第二种及第三种情况，第二种情况的设备虽然存在低危险工作数据，但同样存在高危险工作数据，而对于存在高危险工作数据的设备检查和存在低危险工作数据的设备检查是不同的，因此本实施例中还需要增加以下检测步骤：

识别所检测到的最短低危险判断时间所对应的设备是否存在高危险工作数据。

若是，获取该设备外的其余设备中最小低危险判断时间所对应的设备并再次识别，直至存在最小低危险判断时间的设备中仅存在低危险工作数据时，安全检测机器人检查对应设备。

若否，安全检测机器人优先检查该设备。

具体的，在获取到最短低危险判断时间及对应的设备后，先查看该设备除了具有低危险工作数据外，是否存在高危险工作数据，如果存在高危险工作数据时，则安全检测机器人对于该设备的检查，需要进行的是高危险工作数据对应的检查方式，此时再获取低危险判断时间第二短及对应的设备，查看该设备除了具有低危险工作数据外，是否存在高危险工作数据，如果存在高危险工作数据时，则安全检测机器人对于该设备的检查，同样需要进行的是高危险工作数据对应的检查方式，反之如果不存在高危险工作数据，仅仅只有低危险工作数据上，则安全检测机器人可直接对该设备进行检查。

进一步的，针对到多台设备中存在相同数量的低危险工作数据时，还包括以下步骤：

步骤S233，筛选多台设备中仅存在低危险工作数据的设备，并记为低危险设备。

具体的，存在低危工作数据的设备包括上述第二种及第三种情况，其中只需要将存在相同数量的低危险工作数据的所有设备中，具备第三种情况，也就是只有低危险工作数据的设备筛选出来，以作为低危险设备进行后续检查。

步骤S234，获取每台低危险设备中所有低危险工作数据由正常工作数据下降至低危险工作数据判断阈值的低危险判断时间。

具体的，针对于仅存在低危险工作数据的每台设备，安全检测机器人记录每个低危险工作数据在属于正常工作数据变成低危险工作数据的时间，以及后续持续降低达到低危险工作数据判断阈值的时间，进而根据两个时间的差值计算以获取到每个低危险工作数据的低危险判断时间。

步骤S235，对比每个低危险判断时间与预设的损坏设备判断时间的大小。

具体的，损坏设备判断时间为每个低危险工作数据由正常工作数据开始变成低危险工作数据的时间节点，持续降低到达低危险工作数据判断阈值的过程中的上限时间；将设备中的每个低危险判断时间均与损坏设备判断时间进行大小比较。

步骤S236，于任意一台设备中存在M个低危险判断时间均小于损坏设备判断时间时，判断该设备为损坏型设备，（M≥3）。

具体的，对于仅存在低危险工作数据的设备，所有的低危险工作数据中出现M个低危险判断时间均小于损坏设备判断时间时，也就是说设备中的低危险工作数据降低速度较快，此时可将该设备划入到损坏型设备中，也就是说该设备已经出现损坏，因为一般情况下，设备工作时，内部的例如温度数据是持续升高的而不是下降，一旦设备工作后内部数据下降且下降数据较快，则表示该设备无法正常工作，有损坏的情况存在，其中M优选为3个。

本申请实施例还公开一种基于安全检测机器人的工厂设备监控系统。

参照图5，基于安全检测机器人的工厂设备监控系统包括：

数据获取模块1，用于获取工厂内设备工作时的多项正常工作数据；

数据监测模块2，用于监测每台设备多项正常工作数据的变化情况；

检查模块3，当同一台设备上出现多个正常工作数据低于或高于预设的工作数据范围形成异常工作数据时，控制安全检测机器人对该设备进行检查。

数据库模块4，存储有高于预设工作数据范围的高危险工作数据数据库、低于预设工作数据范围的低危险工作数据数据库；

识别模块5，用于当数据监测模块2监测到多台设备均出现多个异常工作数据时，识别每台设备的多个异常工作数据中的高危险工作数据数量及低危险工作数据数量；

排列模块6，用于根据高危险工作数据数量从多到少先排列存在高危险工作数据的设备，再根据低危险工作数据数量从多到少排列仅存在低危险工作数据的设备；

检查模块3控制安全检测机器人先检查存在高危险工作数据并按照高危险工作数据数量从多到少的设备，再检查仅存在低危险工作数据并按照低危险工作数据数量从多到少的设备。

阈值模块7，用于存储大于每台设备中所有高危险工作数据的高危险工作数据判断阈值以及小于每台设备中所有低危险工作数据的低危险工作数据判断阈值；

时间获取模块8，用于获取每台设备中最大高危险工作数据由正常工作数据上升至高危险工作数据判断阈值的高危险判断时间；

检查模块3控制安全检测机器人优先检查高危险判断时间最短的设备。

筛选模块9，用于筛选多台设备中仅存在高危险工作数据的设备，并记为高危险设备；

时间获取模块8还用于获取每台高危险设备中所有高危险工作数据由正常工作数据上升至高危险工作数据判断阈值的高危险判断时间；

对比模块10，用于对比每个高危险判断时间与预设的危害设备判断时间的大小；

判断模块11，用于当任意一台设备中存在N个高危险判断时间均小于设备判断时间时，判断该设备为危害型设备。

时间获取模块8还用于获取每台设备中最小低危险工作数据由正常工作数据下降至低危险工作数据判断阈值的低危险判断时间；

检查模块3控制安全检测机器人优先检查低危险判断时间最短的设备。

识别数据模块12，用于在获取存在相同数量的低危险工作数据多台设备的低危险判断时间时，识别所检测到的最短低危险判断时间所对应的设备是否存在高危险工作数据；

若是，获取该设备外的其余设备中最小低危险判断时间所对应的设备并再次识别，直至存在最小低危险判断时间的设备中仅存在低危险工作数据时，安全检测机器人检查对应设备；

若否，安全检测机器人优先检查该设备。

筛选模块9还用于在监测到多台设备存在相同数量的低危险工作数据时，筛选多台设备中仅存在低危险工作数据的设备，并记为低危险设备；

时间获取模块8还用于获取每台低危险设备中所有低危险工作数据由正常工作数据下降至低危险工作数据判断阈值的低危险判断时间；

对比模块10还用于对比每个低危险判断时间与预设的设备判断时间的大小；

当任意一台设备中存在M个低危险判断时间均小于设备判断时间时，判断模块11判断该设备为损坏型设备。

以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，本说明书（包括摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

Claims (8)

1.一种基于安全检测机器人的工厂设备监控方法，其特征在于：包括：

获取工厂内设备工作时的多项正常工作数据；

监测每台设备多项正常工作数据的变化情况；

于设备上出现多个正常工作数据低于或高于预设的正常工作数据范围形成异常工作数据时，安全检测机器人检查该设备。

2.根据权利要求1所述的基于安全检测机器人的工厂设备监控方法，其特征在于：预设有高于预设工作数据范围的高危险工作数据数据库、低于预设工作数据范围的低危险工作数据数据库，还包括：

监测到多台设备均出现多个异常工作数据时，识别每台设备的多个异常工作数据中的高危险工作数据数量及低危险工作数据数量；

根据高危险工作数据数量从多到少先排列存在高危险工作数据的设备，再根据低危险工作数据数量从多到少排列仅存在低危险工作数据的设备；

安全检测机器人先检查存在高危险工作数据并按照高危险工作数据数量从多到少排列的设备，再检查仅存在低危险工作数据并按照低危险工作数据数量从多到少排列的设备。

3.根据权利要求2所述的基于安全检测机器人的工厂设备监控方法，其特征在于：所述监测到多台设备存在相同数量的高危险工作数据时，包括：

预设有大于每台设备中所有高危险工作数据的高危险工作数据判断阈值；

获取每台设备中最大高危险工作数据由正常工作数据上升至高危险工作数据判断阈值的高危险判断时间；

安全检测机器人优先检查高危险判断时间最短的设备。

4.根据权利要求3所述的基于安全检测机器人的工厂设备监控方法，其特征在于：所述监测到多台设备存在相同数量的高危险工作数据时，还包括：

筛选多台设备中仅存在高危险工作数据的设备，并记为高危险设备；

获取每台高危险设备中所有高危险工作数据由正常工作数据上升至高危险工作数据判断阈值的高危险判断时间；

对比每个高危险判断时间与预设的危害设备判断时间的大小；

于任意一台设备中存在N个高危险判断时间均小于危害设备判断时间时，判断该设备为危害型设备，（N≥3）。

5.根据权利要求2所述的基于安全检测机器人的工厂设备监控方法，其特征在于：所述监测到多台设备存在相同数量的低危险工作数据时，包括：

预设有小于每台设备中所有低危险工作数据的低危险工作数据判断阈值；

获取每台设备中最小低危险工作数据由正常工作数据下降至低危险工作数据判断阈值的低危险判断时间；

安全检测机器人优先检查低危险判断时间最短的设备。

6.根据权利要求5所述的基于安全检测机器人的工厂设备监控方法，其特征在于：所述获取存在相同数量的低危险工作数据多台设备的低危险判断时间时，还包括：

识别所检测到的最短低危险判断时间所对应的设备是否存在高危险工作数据；

若是，获取该设备外的其余设备中最小低危险判断时间所对应的设备并再次识别，直至存在最小低危险判断时间的设备中仅存在低危险工作数据时，安全检测机器人检查对应设备；

若否，安全检测机器人优先检查该设备。

7.根据权利要求6所述的基于安全检测机器人的工厂设备监控方法，其特征在于：所述监测到多台设备存在相同数量的低危险工作数据时，还包括：

筛选多台设备中仅存在低危险工作数据的设备，并记为低危险设备；

获取每台低危险设备中所有低危险工作数据由正常工作数据下降至低危险工作数据判断阈值的低危险判断时间；

对比每个低危险判断时间与预设的损坏设备判断时间的大小；

于任意一台设备中存在M个低危险判断时间均小于损坏设备判断时间时，判断该设备为损坏型设备，（M≥3）。

8.一种基于安全检测机器人的工厂设备监控系统，其特征在于：包括：

数据获取模块(1)，用于获取工厂内设备工作时的多项正常工作数据；

数据监测模块(2)，用于监测每台设备多项正常工作数据的变化情况；

检查模块(3)，当同一台设备上出现多个正常工作数据低于或高于预设的工作数据范围形成异常工作数据时，控制安全检测机器人对该设备进行检查。

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