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题名基于运动模式划分的工业机器人健康监测方法
被引量：1
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作者
张中伟
王传刚
韩炎序
张超
李乃鹏
张帅
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机构
华电莱州发电有限公司
西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室
华电电力科学研究院有限公司
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出处
《中北大学学报（自然科学版）》
CAS
2024年第1期12-21,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52375121)。
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文摘
由于工业机器人存在多运动模式耦合的问题,传统的健康监测方案需要在每个关节处单独安装传感器,难以满足实际工业现场需求。本文以6关节工业机器人为研究对象,基于振动信号研究了多运动模式切换场景下工业机器人的健康监测方法。首先,通过跳变点算法实现机器人运动模式划分,获取不同运动模式对应的信号区间。其次,对不同运动模式的信号分别提取监测指标。最后,基于控制图法实现工业机器人不同关节的健康监测。在工业机器人退化实验数据中验证了本文所提方法,表明本文所提方法能够在仅使用两个振动传感器的条件下实现机器人6个关节的健康状态监测。本文所提运动模式划分算法在对大量历史退化数据进行分析时,所需运行时间更短、单次精度更高且重复性更好。本文提出的方法能够在使用少量传感器的条件下,有效避免运动模式耦合和采样信号的差异可能导致的监测结果误判,使得监测结果更加精准可靠,适用于实际工业现场的工业机器人健康状态监测。
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关键词
工业机器人
健康监测
运动模式划分
控制图法
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Keywords
industrial robot
health monitoring
motion mode division
control chart method
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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