CN116097185A - 用于表征伺服控制机构的频率响应诊断 - Google Patents

用于表征伺服控制机构的频率响应诊断 Download PDF

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Abstract

一种服务器包括处理器，所述处理器用以将扭矩命令供应至控制马达的放大器，所述马达驱动连杆；在所述扭矩命令中包括交变信号波，所述交变信号波用以测试马达及连杆的频率响应；根据采样率及在时间周期内以每一时间步长自放大器接收马达的瞬时扭矩值及连杆的瞬时机械参数值；存储此两种值的集合体；对于交变信号波的第一频率，确定瞬时机械参数值的集合体与瞬时扭矩值的集合体之间的幅值及相位偏移；及使用针对交变信号波的多个频率的幅值及相位偏移数据的集合体产生将用于执行马达及连杆的诊断的指纹。

Description

用于表征伺服控制机构的频率响应诊断
技术领域
本公开案的实施方式关于用于表征伺服控制机构的频率响应诊断。
现有技术的描述
伺服控制机构通常用在制造行业中，如用在用以自动化制造的机器人工具中。在一些情形下，此制造为半导体器件的多步骤处理，其中机器人工具包括附接至机器人连杆的马达，所述机器人连杆在脱气(或清洁)、沉积及蚀刻工艺中逐步移动半导体基板。机器人连杆(例如)可为用于在工厂接口及传送腔室或类似物内的基板传送的机器人的臂及终端受动器。机器人连杆也可包括一或多个滑轮皮带，所述滑轮皮带促进在马达与臂或其他机器人连杆之间的扭矩传递。
这些伺服控制机构中存在缺陷(或错误)，无论在马达中、在马达所驱动的机器人连杆中，还是在使得马达与机器人连杆之间产生驱动力的滑轮皮带中皆如此。按惯例，当出现实际缺陷或检测到(例如，经由错误)可疑缺陷时，经训练的工程师需要直接连接并使用在放大器上运行的软件，所述放大器充当马达的致动器。举例而言，此直接连接通常经由计算器件经由通用串行总线(Universal Serial Bus；USB)(或其他直接)连接的有线连接来进行。工程师可经由计算器件运行机器人工具(或其他伺服控制机构)的诊断以诊断缺陷或错误的来源。经由此方法，一次仅可测试单个马达。另外，按惯例经由滑轮皮带的直接物理测量来验证滑轮皮带的张力，需要拆卸马达堆叠及机器人连杆。
由于需要直接连接并使用放大器软件及滑轮皮带的直接物理测量，因此整个机器人工具(或机器人工具的一部分)被运送至机器人工具制造商以进行诊断，因为通常禁止进入客户制造设施来进行测试。这会导致大量停机时间及自动化制造(诸如，半导体处理)的中断。此种停机时间的结果包括生产成本及/或在诊断并修复有缺陷设备时可能使用的重复性设备的成本。
发明内容
本文所述实施方式中的一些涵盖一种运动控制服务器，所述运动控制服务器包括存储器及耦接至存储器的处理器。所述处理器可经调适(例如，经由执行指令)以将扭矩命令供应至控制马达的放大器，其中所述马达驱动机器人连杆。所述处理器可进一步在所述扭矩命令中包括交变信号波，所述交变信号波用以测试马达及机器人连杆的频率响应。所述处理器可进一步根据采样率及在时间周期内以多个时间步长中的每一时间步长自放大器接收马达的瞬时扭矩值及机器人连杆的瞬时机械参数值。所述处理器可进一步在存储器中存储瞬时扭矩值的集合体及瞬时机械参数值的集合体。所述处理器可进一步针对交变信号波的第一频率，确定瞬时机械参数值的集合体与瞬时扭矩值的集合体之间的幅值及相位偏移。所述处理器可进一步使用针对交变信号波的多个频率的幅值及相位偏移数据的集合体产生波特图指纹，所述波特图指纹用于执行马达及机器人连杆的诊断。
在相关实施方式中，本文描述一种用于诊断伺服控制机构的方法。所述方法可包括通过运动控制器将扭矩命令供应至控制马达的三环放大器，其中所述马达驱动机器人连杆。所述方法可进一步包括通过运动控制器向所述扭矩命令添加(使所述扭矩命令包括)交变信号波，所述交变信号波用以测试马达及机器人连杆的频率响应。所述方法可进一步包括通过运动控制器根据采样率及在时间周期内以多个时间步长中的每一时间步长自三环放大器接收马达的瞬时扭矩值及机器人连杆的瞬时速度值。所述方法可进一步通过所述运动控制器在存储器中存储瞬时扭矩值的集合体及瞬时速度值的集合体。所述方法可进一步包括通过运动控制器针对交变信号波的第一频率，确定瞬时速度值的集合体与瞬时扭矩值的集合体之间的幅值及相位偏移。所述方法可进一步包括通过运动控制器针对交变信号波的多个频率的幅值及相位偏移数据的集合体产生波特图指纹，所述波特图指纹用于执行马达及机器人连杆的诊断。
在另一实施方式中，提供一种存储指令的非暂时性计算机可读存储媒体，当由运动控制器的处理器件执行时，所述指令使处理器件执行多个操作。所述多个操作可包括将扭矩命令供应至控制马达的放大器，其中所述马达驱动机器人连杆。所述多个操作可进一步包括向扭矩命令添加(使所述扭矩命令包括)交变信号波，所述交变信号波用以测试马达及机器人连杆的频率响应。所述多个操作可进一步根据采样率及在时间周期内以多个时间步长中的每一时间步长自放大器接收马达的瞬时扭矩值及机器人连杆的瞬时位置值。所述多个操作可进一步包括在存储器中存储瞬时扭矩值的集合体及瞬时位置值的集合体。所述多个操作可进一步包括基于在所述时间周期内的所述瞬时位置值计算机器人连杆的速度值的集合体。所述多个操作可进一步包括针对交变信号波的第一频率，确定速度值的集合体与瞬时扭矩值的集合体之间的幅值及相位偏移。所述多个操作可进一步包括通过运动控制器针对交变信号波的多个频率的幅值及相位偏移数据的集合体产生波特图指纹，所述波特图指纹用于执行马达及机器人连杆的诊断。
根据本公开案的这些及其他实施方式提供了诸多其他特征。本公开案的其他特征及实施方式将从以下详细描述、权利要求书及附图变得更加显而易见。
附图说明
在附图的诸图中通过实例而非通过限制绘示出本公开案，在附图中，相同元件符号指示类似元件。应注意，在本公开案中对“一”或“一个”实施方式的不同引用未必代表同一实施方式，且此种引用意谓至少一个。
图1A为根据各种实施方式的控制系统的方块图，所述控制系统包括耦接至用以致动对应马达及机器人连杆的多个放大器的运动控制器。
图1B为图1A的控制系统的更详细方块图，绘示根据实施方式的致动马达及机器人连杆的示例性三环放大器。
图2A为根据各种实施方式的用于执行用于表征伺服控制机构的频率响应诊断的方法的流程图。
图2B为根据实施方式的用于产生可用于频率响应诊断的幅值及相位偏移数据的集合体的方法的流程图。
图2C为根据实施方式的用于产生可用于频率响应诊断的来自两个马达及机器人连杆的幅值及相位偏移数据的集合体的方法的流程图。
图3为根据实施方式的用以检测机器人连杆的不良惯性的波特图指纹比较的方法的流程图。
图4为根据实施方式的绘示出机器人连杆的不良惯性的幅值及相位偏移波特图指纹的一对曲线图。
图5为根据实施方式的用以检测不正确的皮带张力的波特图指纹比较的方法的流程图。
图6为根据实施方式的绘示出不正确的皮带张力的幅值及相位偏移波特图指纹的一对曲线图。
图7为根据实施方式的用以检测闭环不稳定性的波特图指纹比较的方法的流程图。
图8为根据实施方式的绘示出闭环不稳定性的幅值及相位偏移波特图指纹的一对曲线图。
具体实施方式
本文所述实施方式关于用于执行用于表征伺服控制机构(诸如，存在机器人工具中，所述机器人工具包括马达及受马达驱动的机器人连杆)的频率响应诊断的系统及方法。举例而言，机器人连杆的诸多机械参数随驱动马达的频率而变化，包括(例如)力、应变、压缩、摩擦、共振、位置、速度及类似者。另外，除了检测自然共振的影响及轴承摩擦等级以外，频率响应诊断(也称作频率响应分析(frequency response analysis；FRA))还可成功检测马达堆叠上滑轮皮带的不正确张紧，所述滑轮皮带向机器人连杆的部件施加力。另外，FRA可用以诊断机器人连杆的不正确惯性或包括马达堆叠、滑轮皮带及机器人连杆的整个控制系统的闭环不稳定性。
因此，为了解决用于诊断伺服控制机构中的缺陷或错误的传统方法中的上述不足之处，本公开案描述在执行频率响应诊断数据收集及分析(例如，FRA)的运动控制器上执行指令的实施方式。运动控制器可为计算器件(诸如，运动控制服务器)，所述计算器件每天在制造设施处执行对马达堆叠及机器人连杆的运动控制。因此，无需拆卸或运送马达堆叠及所耦接的机器人连杆以对故障零件执行详细的频率响应诊断，从而避免了制造工艺的停机时间。
在各种实施方式中，执行指令使得运动控制器将交变信号波(诸如，正弦波或余弦波)插入被发送至致动马达的放大器的前馈扭矩命令中。所述指令也使运动控制器接收马达扭矩的瞬时值及机器人连杆的机械参数的瞬时值，并针对每一频率存储这些瞬时值的集合体。对于交变信号波的每一频率，运动控制器确定瞬时机械参数值的集合体与瞬时扭矩值的集合体之间的幅值及相位偏移。运动控制器接着使用针对交变信号波的多个频率的幅值及相位偏移数据的集合体(例如)通过插入正弦扫描或余弦扫描来产生指纹(诸如，波特图指纹)。在一个实施方式中，波特图指纹用于执行马达及机器人连杆的诊断，例如，通过与首次部署时正常执行功能的系统的基线波特图指纹进行比较。
又，在这些实施方式中，对这些波特图指纹的分析比较可能导致检测到机器人连杆的不正确惯性、不正确的皮带张力或闭环不稳定性以及其他缺陷或错误。大多数机器人连杆具有四个马达(例如，一个以上马达)，所述四个马达紧密交叉耦接并一致用于驱动机器人连杆连同诸多滑轮皮带。由于所公开的频率响应分析在马达堆叠及机器人连杆仍在制造设施内互连的情况下执行的，因此使用FRA的诊断可收集制造配置中马达之间的频率响应，从而能够诊断机器人连杆及马达堆叠中的可能缺陷或是否存在受损的或不正确张紧的滑轮皮带。另外，可计算交叉轴传递函数，所述交叉轴传递函数提供马达及连杆的额外性能信息，此为以前使用传统技术所无法获得的。另外，避免了由于拆卸及运输有缺陷零件以执行故障分析而通常所需的数天或数周的停机时间。如参考本发明诸图所解释，本领域的一般技术人员将显而易见额外或不同的优势。
图1A为根据各种实施方式的控制系统100的方块图，所述控制系统100包括耦接至多个放大器的运动控制器，所述多个放大器用以致动对应马达及机器人连杆。更特定而言，控制系统100可包括运动控制器102、一组放大器150，及马达堆叠及机器人连杆160。放大器150可为如由运动控制器102控制的马达的致动器。在各种实施方式中，控制系统100与真空机器人、大气机器人、具有直接驱动关节的机器人及/或直接驱动(例如，在关节处的马达)与带驱动机器人的混合阵列有关。大气机器人可具有配有或不配有带或皮带传动装置的齿轮减速器。因此，应广义地而非限制性地看待对机器人连杆的引用。
马达堆叠及机器人连杆160可包括多个马达及机器人连杆，例如，第一马达160A及第一机器人连杆164A、第二马达160B及第二机器人连杆164B，及第N马达160N及第N机器人连杆164N。在一个实施方式中，机器人连杆164A、164B…164N互连，且因此多个马达160A、160B…160N可协同工作以如运动控制器103所导向且根据来自马达及机器人连杆的反馈来移动机器人连杆。可能并非每个马达有一个机器人连杆，因此，其中一些马达可能共同耦接至一个机器人连杆或机器人连杆的组合并使一个机器人连杆或机器人连杆的组合移动。在另一实施方式中，马达160A、160B…160N中的一或多个独立控制相应机器人连杆中的至少一些。
放大器150可包括第一放大器150A、第二放大器150B及第N放大器150N，每一个包括相应的处理器154A、154B…154N以执行自运动控制器102接收的命令(例如，指令)。控制系统100可包括针对每一马达的放大器，以使得每一马达的独立控制为可能的，尽管事实上在一些实施方式中，马达可协同操作。每一放大器150A、150B…150N可包括存储在本端存储器中足以执行自运动控制器102接收的命令(或指令)的固件或其他软件代码。每一放大器150A、150B…150N可各自为比例-积分-微分(proportional-integral-derivative；PID)控制器、PI控制器或三环控制器，将参考图1B对此更详细地论述。
控制系统100可进一步包括通讯网络110，所述通讯网络110的响应性及确定性足以实现运动控制器102、放大器150与马达堆叠及机器人连杆160之间的实时反馈控制。举例而言，通讯网络110可包括小于100微秒的数据更新时间及小于1微秒的通讯抖动。因此，通讯网络110可与用于控制自动化技术的以太网络(Ethernet for Control AutomationTechnology；EtherCAT)一致或类似。
通讯网络110可进一步采用控制器局域网络开放(Controller Area Networkopen；CANopen)协议或类似的主从式通讯模型。根据一或多个实施方式的分布式运动网络可准许分布式运动规划，同时提供与来自运动控制器102(主设备)的指令的紧密协调。软件程序/固件可分别被存储在运动控制器102(主设备)及致动器驱动器中，此处称作放大器150(从设备)。此可允许在主设备与从设备之间分配运动规划并通过减少可能在通讯网络上发生的数据传送的量来减少主设备及通讯网络110上的负担。
举例而言，由运动控制器102(主设备)产生的关于间隙校准的运动指令可在速度及加速度的预定义约束内启动马达160A在第一位置(例如，安全起始位置)与第二位置(例如，超出预期接触位置的目标位置)之间的移动。运动指令可由致动器驱动器(从设备)内部的运动规划器接收，所述运动规划器基于运动指令数据在逐个瞬间的基础上产生精确描述第一马达160A的运动的运动轮廓，以控制速度及加速度的改变(例如，限制“抖动”)、加速度的一阶导数，后者可能会在马达及附接部件上产生非所期望的磨损或振荡。
因此，被命令的运动数据不需要经由通讯网络110传输，而仅传输启动致动器驱动器中的运动规划器的更高级别的运动命令。运动规划的分散性本质释放了通讯网络传输，用于将包括运动反馈数据的实时工艺数据(所述实时工艺数据可能介于每毫秒一个样本、每20毫秒一个样本或某个其他采样率之间)自放大器150A、马达160A及/或机器人连杆164A传输至运动控制器102，而不会降低运动定位性能。此分布式控制也允许运动控制器102(主设备)同时控制多个马达以用于间隙校准或其他功能。本文所公开的方法可因此根据一或多个实施方式在具有运动规划能力的致动器驱动器的运动控制系统中执行。
在一些实施方式中，运动控制器102向多个放大器150发送位置命令及扭矩命令(例如，前馈扭矩命令)以控制马达，且因此控制机器人连杆。将参考图1B更详细地论述这些命令。为了收集频率分析数据，运动控制器102可进一步根据采样率及在时间周期内以多个时间步长中的每一时间步长自放大器150接收反馈数据信号。举例而言，可在多个频率中的每一频率下运行诊断测试达数秒，以便产生将用以产生波特图指纹的反馈数据，如将更详细论述。每一反馈数据信号可包括(马达的)瞬时扭矩值及(来自连杆及滑轮皮带的)瞬时硬件参数值。在图1A中以虚线绘示这些反馈数据信号。硬件参数值可视应用而变化，包括但不限于连杆中的至少一个的力、应变、压缩、摩擦、共振、位置或速度。
在各种实施方式中，运动控制器102包括但不限于处理器104，所述处理器104包括硬件或执行指令(包括固件)以执行诊断106，所述诊断106包括波特指纹频率响应分析(frequency response analysis；FRA)108，用以诊断马达堆叠及机器人连杆160内中的缺陷或错误。运动控制器102可进一步包括存储器130(挥发性的、非挥发性的或上述的组合)，例如，其中存储由处理器104执行的指令。存储器130可进一步缓冲通过来自马达堆叠及机器人连杆160的反馈数据信号接收的瞬时扭矩值及瞬时硬件参数值的集合体。运动控制器102可进一步包括显示器件134(诸如，监控器、显示屏幕或类似物)、显示器件134内的促进操作者之间的交互的用户接口136、通讯接口140、多个输入/输出(input/output；I/O)器件144及存储器件148(例如，一或多个磁盘驱动器及/或固态驱动器)。
在实施方式中，通讯接口140促进经由通讯网络110与放大器150A通讯，此已经论述。I/O器件144可包括诸如键盘、鼠标、触摸板、麦克风及类似物的输入设备，及诸如扬声器、显示器件134、打印机或类似物的输出器件。存储器件148可存储软件(例如，存储指令的非暂时性计算机可读存储媒体)，且充当瞬时扭矩值及瞬时硬件参数值的集合体(基于扭矩值及瞬时硬件参数值的集合体执行FRA)的永久存储器。运动控制器102可执行指令以执行本文所述的方法及/或实施方式中的一或多个。当本文中提及存储器时，应理解为意谓存储器130(例如，主存储器)或存储器件(例如，非挥发性的、长期计算机存储器)中的任一个或两者。
在一个实施方式中，存储器件148存储数据结构131(诸如，表或数据库，参见图1B)，所述数据结构131集合一组集合的瞬时扭矩值(来自一或多个马达)与对应的一组集合的瞬时硬件参数值(来自耦接至所述一或多个马达的机器人连杆)之间的幅值及相位偏移值。当交变信号波扫过多个频率并插入被发送至相应放大器150的扭矩命令顶部上时，这些值可按顺序被集合。作为在一定频率范围内收集的幅值及相位偏移数据，所述幅值及相位偏移数据形成控制系统100的传递函数，接着可使用所述传递函数设计或更新增益及用以控制机器人连杆的滤波器。
在各种实施方式中，数据结构131也可被存储在存储器130中，并保持与存储在存储器件148中的数据结构131相干。在经由多个频率完成测试且数据结构131完成给定测试之后，运动控制器102可将数据结构131保存至日志文件132(图1B)。运动控制器102可接着使用存储在日志文件中的数据以使用针对交变信号波(例如，交变信号波作为正弦扫描或余弦扫描被插入)的多个频率的幅值及相位偏移数据的集合体来产生波特图指纹。每一波特图指纹也可被存储在日志文件132中，所述日志文件132可永久地存储在存储器件148中并视情况在显示器件134中向操作者显示。
波特图指纹可用于执行马达及机器人连杆的诊断，例如，通过与首次部署控制系统100时正常执行功能的系统的基线波特图指纹进行比较。举例而言，处理器104可比较波特图指纹与先前为马达及连杆产生的基线波特图指纹。处理器104也可基于所述比较确定马达或连杆中的一个具有缺陷或错误。响应于检测到缺陷或错误，运动控制器102可经由用户接口或其他I/O器件144(包括显示器件134或类似物)通知操作者所述缺陷或错误。
运动控制器102可为计算器件及/或包括计算器件，诸如，个人计算机、服务器计算机(例如，运动控制服务器)、可程序化逻辑控制器(programmable logic controller；PLC)、微控制器，等。运动控制器102可包括一或多个处理器件，诸如，微处理器、中央处理单元，或类似物。更特定而言，处理器件可为复杂指令集计算(complex instruction setcomputing；CISC)微处理器、精简指令集计算(reduced instruction set computing；RISC)微处理器、超长指令字(very long instruction word；VLIW)微处理器，或实施其他指令集的处理器或实施指令集的组合的处理器。处理器件也可为一或多个专用处理器件，诸如，特殊应用集成电路(application specific integrated circuit；ASIC)、场可程序化栅极阵列(field programmable gate array；FPGA)、数字信号处理器(digital signalprocessor；DSP)、网络处理器，或类似物。
图1B为图1A的控制系统100的更详细方块图，根据实施方式绘示致动马达及机器人连杆的实例三环放大器。更具体而言，控制系统100的放大器150A可为控制第一马达160A及第一机器人连杆164A的致动的三环放大器。不同于较简单控制应用，伺服马达设计取决于三个相互依赖的性能特征：位置、速度及电流。为了改变马达转子的位置，马达的速度需要改变。继而，为了改变马达的速度，经由脉宽调制(pulse-width modulation；PWM)施加至马达绕组的电流需要改变。
伺服马达控制研发人员在级联控制结构中反映出此回路相互依赖性，如图1B中所绘示。更具体而言，三个控制器的集合可自最靠近马达至最远方向串行布置，包括电流控制器174、速度控制器184及位置控制器164。每一控制器接收控制反馈值，分别包括电流(例如，指示实际扭矩)、机器人连杆164A的速度，及机器人连杆164A的位置。速度反馈值也可自马达160A分接导出，但为了简单起见将速度反馈值绘示为位置值随时间的导数。当处于内环位置时，电流控制器174馈送脉宽调制(pulse-width modulation；PWM)放大器162，其以由电流控制器174指示的频率向马达160A供应电流。
此种嵌套方法通过在潜在错误可传播之前校正所述潜在错误而固有地辅助稳定。举例而言，最内部的电流回路可在负载变化明显影响速度及位置之前独立地修改扭矩以响应负载变化(在机器人连杆处)。同时，此嵌套方法意谓外环(速度及位置)仅可执行地与其底层内环一样好。在伺服系统中，若内环缺乏支持外环性能预期的带宽，则增强位置及速度性能的努力将不可避免地失败。最终，内部电流回路的性能有效地定义了整个伺服系统的性能极限。此为采用通讯网络110作为基于EtherCAT的网络的一个原因。
在各种实施方式中，更具体地就此种三重控制结构而言，放大器150A可包括第一加法器176，所述第一加法器176组合了来自运动控制器102的前馈扭矩命令(或为了简单起见仅称为扭矩命令)、来自速度控制器的输出及来自PWM放大器162之输出的反馈电流值(实际扭矩)。第一加法器176的输出可为输入至电流控制器174中的控制信号。
另外，放大器150A可包括第二加法器186，所述第二加法器186组合了速度命令(由自运动控制器102接收的位置命令的导数计算器198转换)、位置控制器194的输出及来自马达及机器人连杆的反馈速度值。第二加法器186的输出可为输入至速度控制器184中的控制信号。另外，放大器150A可包括第三加法器196，所述第三加法器196组合了位置命令(自运动控制器102接收)及来自机器人连杆164A的位置反馈值。第三加法器196的输出可为至位置控制器194中的控制输入信号。
在各种实施方式中，放大器150A的三环控制结构促进向运动控制器102发送反馈数据信号，所述反馈数据信号包括扭矩的瞬时值及与(例如)机器人连杆164A、滑轮皮带及来自轴承的摩擦力相关联的其他硬件参数。以实线(x)标记瞬时扭矩的反馈。以虚线绘示其他反馈数据信号，意谓其他反馈数据信号为可选的，因为运动控制器102可使用任何其他瞬时值与所述瞬时扭矩相比较以确定用于频率响应分析的幅值及相位偏移，其中所述幅值及相位偏移可缩放以便稍后与基线波特图指纹进行适当比较。
更具体而言，以虚线(p)绘示瞬时硬件参数值的反馈，以虚线(y)绘示瞬时位置值的反馈，以虚线(z)绘示瞬时速度值的反馈。虽然瞬时位置及速度值为硬件参数值，但这些y及z值通常可用作放大器150A内的反馈值。也可经由将瞬时位置值输入至导数计算器188中而获得瞬时速度值。在一些实施方式中，放大器150A的处理器154A(图1A)接收这些瞬时值并促进将这些瞬时值自放大器150A传输至运动控制器102，但为了说明简单起见而未在图1B中绘示。处理器154A也可分别接收与前馈扭矩命令及位置命令相关联或自前馈扭矩命令及位置命令变换的值并将所述值传输至相应的加法器176及196。为了保持图1B简单且较不杂乱，也未绘示此可选的额外步骤。
在实施方式中，运动控制器102可将这些瞬时值集合至存储器130(及/或存储器件148)的数据结构131中，以使得运动控制器102可随时间推移收集这些瞬时值以对其执行FRA，所述FRA产生针对给定频率的幅值及相位偏移数据。运动控制器102可将针对多个频率的幅度及相位偏移数据的集合体组合成数据结构131，所述数据结构131一旦自完整测试中填满，便可被存储在日志文件132中，如所论述。
图2A为根据各种实施方式的用于执行用于表征伺服控制机构的频率响应诊断的方法200A的流程图。图2B为根据实施方式的用于产生可用于频率响应诊断的幅值及相位偏移数据的集合体的方法200B的流程图。方法200A及200B可由处理逻辑执行，所述处理逻辑可包括硬件(例如，处理器件、电路系统、专用逻辑、可程序化逻辑、微代码、器件的硬件、集成电路，等)、软件(例如，在处理器件上运行或执行的指令)，或上述的组合。在一些实施方式中，通过运动控制器102(图1)执行方法200A及200B。尽管以特定顺序或次序显示，但除非另有说明，否则可修改工艺的次序。因此，应将所绘示实施方式理解为仅为实例，且所绘示工艺可以不同次序执行，且一些工艺可并行地执行。另外，在各种实施方式中，可省略一或多个工艺。因此，并非在每一实施方式中皆需要所有工艺。其他工艺流程是可能的。
在操作210处，处理逻辑向控制马达的放大器供应扭矩命令，其中马达驱动机器人连杆。扭矩命令可为至第一加法器176的反馈前向扭矩命令，例如，如参考图1B所论述。在操作215处，处理逻辑在扭矩命令中包括(或添加)交变信号波，所述交变信号波用以测试马达及机器人连杆的频率响应。此交变信号波可为正弦扫描、余弦扫描，或频率每隔一段时间(例如，在时间周期后)改变的交变信号波的另一种扫描。取决于测试的长度，可将此时间周期设定为一秒、数秒或更长。
在操作220处，处理逻辑根据采样率及在所述时间周期内以多个时间步长中的每一时间步长自放大器接收马达的瞬时扭矩值及机器人连杆的瞬时机械参数值。举例而言，瞬时机械参数值可指示机器人连杆的至少一个部件的力、应变、压缩、摩擦、共振、位置或速度中的一个。在操作225处，处理逻辑在存储器中存储瞬时扭矩值的集合体及瞬时机械参数值的集合体。这些经集合的值可存储在(例如)数据结构131中(图1B)。
在操作230处，对于交变信号波的第一频率，处理逻辑确定瞬时机械参数值的集合体与瞬时扭矩值的集合体之间的幅值及相位偏移。在操作235处，处理逻辑使用针对交变信号波的多个频率的幅值及相位偏移数据的集合体产生波特图指纹，所述波特图指纹用于执行马达及机器人连杆的诊断。
参考图2B，在操作240处，处理逻辑可改变交变信号波的频率。在操作245处，对于交变信号波的多个频率中的每一频率，处理逻辑可确定瞬时机械参数值的集合体与瞬时扭矩值的集合体之间的幅值及相位偏移。举例而言，处理逻辑可针对多个频率中的每一频率重复操作220、225及230，以产生在操作235处所使用的幅值及相位偏移数据的集合体。在操作250处，处理逻辑可将针对多个频率获得的幅值及相位偏移数据的集合体存储在存储器的数据结构(例如，数据结构131)中。处理逻辑可因此在操作235处，使用存储于数据结构中的瞬时值的此集合体产生波特图指纹。
因为处理逻辑也可测试马达堆叠中的多个马达及耦接至同一机器人连杆的机器人连杆160，所以方法200A及200B可扩展为包括自耦接至第二马达的第二放大器收集额外的幅值及相位数据。图2C为根据实施方式的用于产生可用于频率响应诊断的来自两个马达及机器人连杆的幅值及相位偏移数据的集合体的方法200C的流程图。方法200C也可由与方法200A及200B类似的处理逻辑(例如，运动控制器)执行。
参考图2C，在操作255处，处理逻辑将扭矩命令且也将交变信号波供应至控制第二马达的第二放大器，所述第二马达也驱动机器人连杆。此第二马达(例如)可沿机器人连杆的第二轴线对准，其中(方法200A及200B的)第一马达沿第一马达的第一轴线对准。在操作260处，处理逻辑根据采样率及在时间周期内以多个时间步长中的每一时间步长自第二放大器接收第二马达的第二瞬时扭矩值及机器人连杆的第二瞬时机械参数值。
在操作265处，处理逻辑在存储器中存储第二瞬时扭矩值的集合体及第二瞬时机械参数值的集合体。在操作270处，对于交变信号波的第一频率，处理逻辑确定第二瞬时机械参数值的集合体与第二瞬时扭矩值的集合体之间的第二幅值及相位偏移。在操作275处，处理逻辑在多个频率上使用所述幅值及相位偏移数据(来自方法200A及200B)及第二幅值及相位偏移数据的集合体，以便执行频率响应分析以产生波特图指纹。以此方式，波特图指纹包括来自均驱动同一机器人连杆的第一马达及第二马达的频率响应信息。此技术可扩展至也用以控制同一机器人连杆的额外的(例如，第三及第四)马达。
图3为根据实施方式的用以检测机器人连杆的不良惯性的波特图指纹比较的方法300的流程图。图4为根据实施方式的绘示出机器人连杆的不良惯性的幅值及相位偏移波特图指纹的一对曲线图。方法300可由处理逻辑执行，所述处理逻辑可包括硬件(例如，处理器件、电路系统、专用逻辑、可程序化逻辑、微代码、器件的硬件、集成电路，等)、软件(例如，在处理器件上运行或执行的指令)，或上述的组合。在一些实施方式中，通过运动控制器102(图1)执行方法300。尽管以特定顺序或次序显示，但除非另有说明，否则可修改工艺的次序。因此，应将所绘示实施方式理解为仅为实例，且所绘示工艺可以不同次序执行，且一些工艺可并行地执行。另外，在各种实施方式中，可省略一或多个工艺。因此，并非在每一实施方式中皆需要所有工艺。其他工艺流程是可能的。
参考图3，在操作310处，处理逻辑比较波特图指纹(例如，在方法200A或200C处产生)与先前为马达及机器人连杆产生的基线波特图指纹。可通过比较对应频率下的两个图来进行此比较，以便检测两者之间的差别及/或相似性。也可对存储于数据结构131中的原始幅值及相位数据执行所述比较，所述数据结构131可视情况位于日志文件132中。
在操作320处，处理逻辑检测波特图指纹的幅值的第一最小值及基线波特图指纹的第二最小值。在绘示幅值的图4的最右波特图指纹中绘示出这个第一幅值402。
在操作330处，处理逻辑确定所述第一最小值是否与第二最小值相差大于设定的百分比。此百分比可在制造期间设定或由客户设定，但可为大约百分之五、百分之十、百分之二十或某一类似百分比，超过所述百分比则将检测到缺陷。图4绘示在一个实施方式中是安全区域的基线波特图指纹的第二最小值附近的频率跨度405。因为第一最小值在此频率跨度405之外，所以处理逻辑将认为图4的波特图指纹指示缺陷或错误。
若第一最小值与第二最小值相差不大于所述设定百分比，则在操作340处，处理逻辑未检测到缺陷或错误。若第一最小值与第二最小值相差大于所述设定百分比，则在操作350处，处理逻辑检测到机器人连杆的不良惯性，可将所述机器人连杆的不良惯性报告给操作者。
图5为根据实施方式的用以检测不正确的皮带张力的波特图指纹比较的方法500的流程图。图6为根据实施方式的绘示出不正确的皮带张力的幅值及相位偏移波特图指纹的一对曲线图。方法500可由处理逻辑执行，所述处理逻辑可包括硬件(例如，处理器件、电路系统、专用逻辑、可程序化逻辑、微代码、器件的硬件、集成电路，等)、软件(例如，在处理器件上运行或执行的指令)，或上述的组合。在一些实施方式中，通过运动控制器102(图1)执行方法500。尽管以特定顺序或次序显示，但除非另有说明，否则可修改工艺的次序。因此，应将所绘示实施方式理解为仅为实例，且所绘示工艺可以不同次序执行，且一些工艺可并行地执行。另外，在各种实施方式中，可省略一或多个工艺。因此，并非在每一实施方式中都需要所有工艺。其他工艺流程是可能的。
参考图5，在操作510处，处理逻辑比较波特图指纹(例如，在方法200A或200C处产生)与先前为马达及机器人连杆产生的基线波特图指纹。可通过比较对应频率下的两个图来进行此比较，以便检测两者之间的差别及/或相似性。也可对存储于数据结构131中的原始幅值及相位数据执行所述比较，所述数据结构131可视情况位于日志文件132中。
在操作520处，处理逻辑检测波特图指纹的幅值与基线波特图指纹的对应幅值相比较而言的增量。图6的波特图指纹的幅值图在402处绘示出此幅值增量。在操作530处，处理逻辑确定两个波特图指纹之间的幅值增量是否大于幅值的阈值差别。在一个实施方式中，此差别可为自基线波特指纹幅值大于20分贝(dB)的幅值增量，在图6中在405处将此绘示出。可选择额外阈值差别并程序化至处理逻辑中，诸如，5dB、10dB、15dB、25dB或类似物。
若幅值增量在幅值的阈值差别内，则在操作540处，处理逻辑未检测到缺陷或错误。若幅值增量大于(或超过)幅值的阈值差别，则在操作550处，处理逻辑检测到不正确的皮带张力，接着将不正确的皮带张力报告给操作者。
图7为根据实施方式的用以检测闭环不稳定性的波特图指纹比较的方法700的流程图。图8为根据实施方式的绘示出闭环不稳定性的幅值及相位偏移波特图指纹的一对曲线图。方法700可由处理逻辑执行，所述处理逻辑可包括硬件(例如，处理器件、电路系统、专用逻辑、可程序化逻辑、微代码、器件的硬件、集成电路，等)、软件(例如，在处理器件上运行或执行的指令)，或上述的组合。在一些实施方式中，通过运动控制器102(图1)执行方法700。尽管以特定顺序或次序显示，但除非另有说明，否则可修改工艺的次序。因此，应将所绘示实施方式理解为仅为实例，且所绘示工艺可以不同次序执行，且一些工艺可并行地执行。另外，在各种实施方式中，可省略一或多个工艺。因此，并非在每一实施方式中都需要所有工艺。其他工艺流程是可能的。
参考图7，在操作710处，处理逻辑比较波特图指纹(例如，在方法200A或200C处产生)与先前为马达及机器人连杆产生的基线波特图指纹。可通过比较对应频率下的两个图来进行此比较，以便检测两者之间的差别及/或相似性。也可对存储于数据结构131中的原始幅值及相位数据执行所述比较，所述数据结构131可视情况位于日志文件132中。
在操作710处，处理逻辑检测终止于波特图指纹中及基线波特图指纹中的最大幅值的幅值增量。图8绘示两条曲线如何在约150dB处达到峰值。在操作720处，处理逻辑确定是否在波特图指纹的最大幅度处检测到平稳期802。可(例如)通过在检测到最大幅度之后计算近似为零的平均斜率而检测到此平稳期。
若未检测到最大幅度处的平稳期，则在操作740处，处理逻辑未检测到缺陷或错误。若处理逻辑检测到波特图指纹的处于最大幅度处的平稳期，则在操作750处，处理逻辑检测到控制系统100的闭环不稳定性，自稳定期802开始的频率开始，可将所述闭环不稳定性报告给操作者。在此实例中，控制系统100的不稳定性在大约275Hz的频率开始。可类似地检测额外缺陷或错误并将所述额外缺陷或错误报告给系统操作者。
之前的描述阐述了诸多特定细节，诸如，特定系统、部件、方法等的实例，以便提供对本公开案的数个实施方式的良好理解。然而，熟习此项技术者将显而易见，可在无这些特定细节的情况下实践本公开案的至少一些实施方式。在其他情形下，未详细描述或以简单方块图的形式呈现熟知部件或方法，以便避免不必要地混淆本公开案。因此，所述特定细节仅为例示性的。特定实施可与这些例示性细节不同，且仍预期在本公开案的范围内。
贯穿本说明书对“一个实施方式”或“实施方式”的引用意谓结合实施方式描述的特定特征、结构、特性包括在至少一个实施方式中。因此，贯穿本说明书在各处出现的短语“在一个实施方式中”或“在实施方式中”未必皆代表同一实施方式。另外，术语“或”意欲意谓包括性的“或”而非排他性的“或”。当在本文中使用术语“约”或“大致”时，此意欲意谓所呈现的标称值精确在±10％以内。
尽管本文中以特定次序示出并描述了方法的操作，但可变更每一方法的操作次序，以使得可以相反次序执行某些操作，使得可至少部分地与其他操作同时执行某些操作。在另一实施方式中，相异操作的指令或子操作可以间歇及/或交替的方式进行。
应理解，以上描述意欲为说明性的，而非限制性的。在阅读并理解以上描述之后，本领域的技术人员将显而易见许多其他实施方式。因此，本公开案的范围应参考所附权利要求书所授权的等效物的整个范围来确定。

Claims (20)

1.一种运动控制服务器，包括：
存储器；及
处理器，耦接至所述存储器，所述处理器用以：
将扭矩命令供应至控制马达的放大器，其中所述马达驱动机器人连杆；
在所述扭矩命令中包括交变信号波，所述交变信号波用以测试所述马达及所述机器人连杆的频率响应；
根据采样率及在时间周期内以多个时间步长中的每一时间步长自所述放大器接收所述马达的瞬时扭矩值及所述机器人连杆的瞬时机械参数值；
在所述存储器中存储所述瞬时扭矩值的集合体及所述瞬时机械参数值的集合体；
对于所述交变信号波的第一频率，确定所述瞬时机械参数值的集合体与所述瞬时扭矩值的集合体之间的幅值及相位偏移；
使用针对所述交变信号波的多个频率的幅值及相位偏移数据的集合体产生指纹；及
使用所述指纹执行所述马达及所述机器人连杆的频率响应诊断。
2.如权利要求1所述的运动控制服务器，其中所述存储器进一步存储指令，当由所述处理器执行时，所述指令使所述运动控制服务器作为主设备在通讯网络上与作为从设备的所述放大器通讯，其中所述通讯网络包括小于100微秒的数据更新时间及小于1微秒的通讯抖动。
3.如权利要求1所述的运动控制服务器，其中所述瞬时机械参数值包括所述机器人连杆的至少一个部件的力、应变、压缩、摩擦、共振、位置或速度中的一个。
4.如权利要求1所述的运动控制服务器，其中所述处理器将与所述交变信号波组合的所述扭矩命令供应至所述放大器的电流控制器，所述处理器进一步用以：
改变所述交变信号波的频率；
对于所述交变信号波的所述多个频率中的每一个，确定所述瞬时机械参数值的集合体与所述瞬时扭矩值的集合体之间的所述幅值及相位偏移；及
将针对所述多个频率所获得的所述幅值及相位偏移数据的集合体存储在所述存储器的数据结构中。
5.如权利要求1所述的运动控制服务器，其中所述指纹为波特图指纹，且其中所述处理器进一步用以：
比较所述波特图指纹与先前为所述马达及所述机器人连杆产生的基线波特图指纹；及
基于所述比较，确定所述马达、所述机器人连杆或将所述马达耦接至所述机器人连杆的皮带中的一个具有缺陷。
6.如权利要求5所述的运动控制服务器，其中所述处理器进一步用以：
检测所述波特图指纹的幅值的第一最小值及所述基线波特图指纹的第二最小值；及
基于所述第一最小值与所述第二最小值相差大于设定百分比，检测所述机器人连杆的不良惯性。
7.如权利要求5所述的运动控制服务器，其中所述处理器进一步用以：
检测所述波特图指纹的幅值与所述基线波特图指纹的对应幅值相比较而言的增量；及
基于确定幅值的所述增量大于所述幅值的阈值差别来检测所述皮带的不正确的张力。
8.如权利要求5所述的运动控制服务器，其中处理器进一步用以：
检测终止于所述波特图指纹中及所述基线波特图指纹中的最大幅值的幅值的增量；
检测在所述波特图指纹的所述最大幅值处的幅度的平稳期；及
响应于检测到所述平稳期来确定所述缺陷为闭环不稳定性。
9.如权利要求1所述的运动控制服务器，其中所述指纹为波特图指纹，且其中所述处理器进一步用以：
将所述扭矩命令且也将所述交变信号波供应至控制第二马达的第二放大器，所述第二马达也驱动所述机器人连杆；
根据所述采样率及在所述时间周期内以所述多个时间步长中的每一时间步长自所述第二放大器接收所述第二马达的第二瞬时扭矩值及所述机器人连杆的第二瞬时机械参数值；
在所述存储器中存储所述第二瞬时扭矩值的集合体及所述第二瞬时机械参数值的集合体；
对于所述交变信号波的所述第一频率，确定所述第二瞬时机械参数值的集合体与所述第二瞬时扭矩值的集合体之间的第二幅值及相位偏移；及
其中为了产生所述波特图指纹，所述处理器进一步在所述多个频率上使用所述幅值及相位偏移数据及所述第二幅值及相位偏移数据的集合体，以便执行频率响应分析。
10.一种方法，包括：
通过运动控制器将扭矩命令供应至控制马达的三环放大器，其中所述马达驱动机器人连杆；
通过所述运动控制器在所述扭矩命令中包括交变信号波，所述交变信号波用以测试所述马达及所述机器人连杆的频率响应；
通过所述运动控制器根据采样率及在时间周期内以多个时间步长中的每一时间步长自所述三环放大器接收所述马达的瞬时扭矩值及所述机器人连杆的瞬时速度值；
通过所述运动控制器在存储器中存储所述瞬时扭矩值的集合体及所述瞬时速度值的集合体；
通过所述运动控制器针对所述交变信号波的第一频率，确定所述瞬时速度值的集合体与所述瞬时扭矩值的集合体之间的幅值及相位偏移；
通过所述运动控制器使用针对所述交变信号波的多个频率的幅值及相位偏移数据的集合体产生指纹；及
使用所述指纹执行所述马达及所述机器人连杆的频率响应诊断。
11.如权利要求10所述的方法，其中所述供应及所述包括包括：将所述扭矩命令及所述交变信号波供应至所述三环放大器的电流控制器，所述方法进一步包括：
改变所述交变信号波的频率；
针对所述多个频率中的每一个重复所述接收、所述存储及所述确定以产生所述幅值及相位偏移数据的集合体；及
将所述幅值及相位偏移数据的集合体存储在所述存储器的数据结构中。
12.如权利要求10所述的方法，其中所述指纹为波特图指纹，所述方法进一步包括：
通过所述运动控制器比较所述波特图指纹与先前为所述马达及所述机器人连杆产生的基线波特图指纹；及
基于所述比较，确定所述马达、所述机器人连杆或将所述马达耦接至所述机器人连杆的皮带中的一个具有缺陷。
13.如权利要求12所述的方法，其中所述确定包括：
检测所述波特图指纹的幅值的第一最小值及所述基线波特图指纹的第二最小值；及
基于所述第一最小值与所述第二最小值相差大于设定百分比，检测所述机器人连杆的不良惯性。
14.如权利要求12所述的方法，其中所述确定包括：
检测所述波特图指纹的幅值与所述基线波特图指纹的对应幅值相比较而言的增量；及
基于确定幅值的所述增量大于所述幅值的阈值差别来检测所述皮带的不正确的张力。
15.如权利要求12所述的方法，其中所述确定的步骤包括以下步骤：
检测终止于所述波特图指纹中及所述基线波特图指纹中的最大幅值的幅值的增量；
检测在所述波特图指纹的所述最大幅值处的幅度的平稳期；及
响应于检测到所述平稳期来确定所述缺陷为闭环不稳定性。
16.如权利要求10所述的方法，其中所述指纹为波特图指纹，所述方法进一步包括：
将所述扭矩命令且也将所述交变信号波供应至控制第二马达的第二放大器，所述第二马达也驱动所述机器人连杆；
根据所述采样率及在所述时间周期内以所述多个时间步长中的每一时间步长自所述第二放大器接收所述第二马达的第二瞬时扭矩值及所述机器人连杆的第二瞬时机械参数值；
在所述存储器中存储所述第二瞬时扭矩值的集合体及所述第二瞬时机械参数值的集合体；
对于所述交变信号波的所述第一频率，确定所述第二瞬时机械参数值的集合体与所述第二瞬时扭矩值的集合体之间的第二幅值及相位偏移；及
在所述多个频率上使用所述幅值及相位偏移数据及所述第二幅值及相位偏移数据的集合体，以便执行频率响应分析以产生所述波特图指纹。
17.一种存储指令的非暂时性计算机可读存储媒体，当由运动控制器的处理器件执行时，所述指令使所述处理器件执行多个操作，包括：
将扭矩命令供应至控制马达的放大器，其中所述马达驱动机器人连杆；
在所述扭矩命令中包括交变信号波，所述交变信号波用以测试所述马达及所述机器人连杆的频率响应；
根据采样率及在时间周期内以多个时间步长中的每一时间步长自所述放大器接收所述马达的瞬时扭矩值及所述机器人连杆的瞬时位置值；
在存储器中存储所述瞬时扭矩值的集合体及所述瞬时位置值的集合体；
基于在所述时间周期内的所述瞬时位置值计算所述机器人连杆的速度值的集合体；
对于所述交变信号波的第一频率，确定速度值的集合体与所述瞬时扭矩值的集合体之间的幅值及相位偏移；
由所述运动控制器使用针对所述交变信号波的多个频率的幅值及相位偏移数据的集合体产生指纹；及
使用所述指纹执行所述马达及所述机器人连杆的频率响应诊断。
18.如权利要求17所述的非暂时性计算机可读存储媒体，其中所述指纹为波特图指纹，且其中所述多个操作进一步包括：
通过所述运动控制器比较所述波特图指纹与先前为所述马达及所述机器人连杆产生的基线波特图指纹；及
基于所述比较，确定所述马达、所述机器人连杆或将所述马达耦接至所述机器人连杆的皮带中的一个具有缺陷。
19.如权利要求18所述的非暂时性计算机可读存储媒体，其中所述多个操作进一步包括：
检测所述波特图指纹的幅值的第一最小值及所述基线波特图指纹的第二最小值；及
基于所述第一最小值与所述第二最小值相差大于设定百分比，检测所述机器人连杆的不良惯性。
20.如权利要求18所述的非暂时性计算机可读存储媒体，其中所述多个操作进一步包括：
检测终止于所述波特图指纹中及所述基线波特图指纹中的最大幅值的幅值的增量；
检测在所述波特图指纹的所述最大幅值处的幅度的平稳期；及
响应于检测到所述平稳期来确定所述缺陷为闭环不稳定性。
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