1.
問題背景
製造業企業在產線上大量使用工業機械人從事噴漆、電焊、搬運等重複工作後，隨著機械人數量和使用時間的上公升，由於機械人故障造成的停機時間頻繁不斷發生。為了避免由於故障造成的停產損失，需要在工業機械人的健康管理方面引入了**分析模型。
工業機械人phm（prognostic and health management，故障**與健康管理）相關主題的檢索關鍵字包括phm、故障**、健康管理、故障診斷
[1]、**性維護。
2.研究方法
文獻[2]較為詳細的描述了機械人phm的技術路線，工業機械人phm主要分為四個層次：
(1)控制層感知和分析：採集機械人控制器、內嵌感測器資料進行分析；
(2)環境層感知和分析：採集工作環境資料，如設計資料（例如，機械人正在執行的程式），過程資料，系統整合控制資料和外部plc資料進行分析；
(3)附加層感知和分析：採集外加感測器資料，如採集加裝力和扭矩感測器獲得子部件有效載荷和工具安裝的影響。
(4)圖1[2]
給出了機械人phm的技術路線。
圖 1 技術路線
3.系統架構
本文根據文獻
[3]和文獻
[4]描述的兩種典型基於「控制層感知和分析」的方法，並結合工業物聯網架構構建如下：
圖 2 工業機械人phm架構圖
3.1.
工業裝置
機械人可以分為兩大類，移動機械人和機械人機械臂
[5]。由於工業機械人的數量龐大，且生產環境十分複雜，因此不適合安裝外部感測器，而是使用控制器內的監控引數對其健康進行分析。
3.2.
邊緣計算
3.2.1.
聚類分析
（1）採集控制訊號
採集控制器內的監控引數時需選擇關鍵部位引數進行採集，如機械臂驅動馬達中的負載、扭矩、位置、週期時間、機械人型號等引數。
（2）統計特徵提取
從控制器中獲得訊號的取樣頻率較低，因此針對一些高頻取樣或波形訊號的特徵提取方法將不再適用，取而代之的是按照每個動作迴圈提取固定的訊號統計特徵，如均方根、方差、極值、峭度值和特定位置的負載值等。
3.2.2.
頻譜分析
（1）採集伺服電機資料
從控制器中採集伺服電機資料，包括振動、電壓、電流、溫度和聲音。
（2）訊號分析
通過小波分析、傅利葉變換、butterworth 濾波和功率譜分析檢視電機實時和歷史資料。
3.3.
雲計算
3.3.1.
聚類分析
（1）健康建模
對裝置進行相似性聚類。在對裝置進行聚類時，首先要根據裝置的型號和使用時間進行第一輪聚類，隨後則要根據裝置的任務、環境和工況進行第二輪聚類。在針對機械臂的分析上，不同的動作迴圈造成的驅動馬達扭矩是不同的，這裡選擇扭矩的最大值、最小值和平均值作為聚類的依據。當機械臂執行相似的動作時，上述的特徵分布應該十分相似，利用dbscan等聚類模型可以進行自動識別。
（2）故障診斷
判斷差異性程度的演算法有許多種，比如pca-t2
模型、高斯混合模型、自組織對映圖、統計模式識別等方法。
使用pca-t2
的分析方法，能夠判斷乙個機械臂每個驅動馬達的監控引數特徵與統一集群內其他裝置總體分布情況的相似程度，以t2值作為最終的輸出結果。t2值所代表的含義就是當前裝置與集群的偏移程度，其分布符合f分布（f-distribution）的特徵，估可以按照90%或95%的置信區間確定其控制邊界，當t2值超過控制邊界並持續變大時，說明早期故障正在逐步發展驗證。
3.3.2.
頻譜分析
（1）知識庫建立
擇載入訊號分析資料的某一段來計算，設定資料通道和故障型別，計算特徵引數的閾值，作為故障型別的知識庫。
（2）故障診斷
電機故障判定1依據以振動訊號分析為主，輔以溫度、電流和聲音等訊號，選取電機振動頻譜上最大幅值與最大幅值對應頻率、電機振動頻譜上波峰的數量、電機振動頻譜波峰幅值之和、電機溫度與溫公升作為故障特徵。
4.未來工作
（1）採集頻率：確定不同工況條件下控制器的採集頻率；
（2）健康模型：通過神經網路演算法和聚類演算法不斷優化出廠健康模型和實時健康模型；
（3）診斷模型：優化判斷異常的診斷模型；
參考文獻
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