CN105415374B - 基于协同测量的机械手传动单元在线故障诊断系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于协同测量的机械手传动单元在线故障诊断系统，属于故障诊断领域。该系统包括振动传感器、数据采集中继器、机器人RTU和在线故障诊断子系统。振动传感器采用加速度传感器与陀螺仪采集振动加速度及运动角速度数据，将二者传输至数据采集中继器，对数据进行平滑滤波，通过Wi‑Fi模块传输至机器人RTU。机器人RTU从机器人控制器读取相应关节的运动控制参数，计算机械手各关节的空间姿态数据，再利用卡尔曼滤波算法进行数据融合。在线故障诊断子系统将机械手产品出厂考核与测试阶段采集的机械手各关节初始二维固有振动特征与当前二维固有振动特征对比，作故障诊断。本发明在变速随动机械手故障诊断领域有重要作用。

Description

基于协同测量的机械手传动单元在线故障诊断系统

技术领域

本发明属于故障诊断领域，涉及一种基于协同测量的机械手传动单元在线故障诊断系统。

背景技术

纵观中国装配制造业，自动化柔性生产系统和智能制造是其发展趋势。机器人是机电一体化设备，它们代替人类承担大量高精度、高强度的重复性工作，如汽车生产过程中的冲压、涂装、焊接、打磨、搬运、总装等。多自由度机电一体化关节构成的工业机械手，由于其高度的灵活性、可编程和智能性，成为柔性生产和智能制造的骨干设备和基础，工业机械手的稳定性和精密性对生产加工过程至关重要。机械手传动单元由伺服电机、变速箱等构成，在长期而反复的工作状态下，传动单元的啮合部逐渐出现磨损、表面变形、变面脱落等故障状况，这导致机械手的运动平稳性、重复定位精度发生变化。如果不能及时发现并检修故障，将可能铸成重大事故。因此，发明一套能适应工业机械手传动单元变速运动且能对机械手在线监测、故障诊断及预警报警的在线故障诊断系统具有重要意义。

本发明与申请号为201310567302.2的发明专利申请，有以下不同：

201310567302.2发明专利描述的系统，未对其数据采集单元所使用的传感器作说明，且数据采集单元是机器人的组成部分；本发明的数据采集工作由振动传感器完成，且传感器独立于机器人系统之外。

201310567302.2发明专利描述的系统，未对实时数据信息的组成作说明；本发明所采集的实时数据为机械手各关节振动加速度数据、机械手各关节运动角速度数据以及机器人控制器运动控制参数。

201310567302.2发明专利描述的系统，其本地监控单元未对实时数据信息的处理过程作说明，且未对数据比较单元的比较方法作说明；本发明对所采集的实时数据的处理方法以及故障诊断方法均作详细说明。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供基于协同测量的机械手传动单元在线故障诊断系统，能够实时监测机械手各关节的振动加速度、运动角速度，并同步采集机器人控制器的运动控制参数，实现对复杂运动中的工业机械手传动单元的在线故障诊断与预警。

本发明的技术方案：

基于协同测量的机械手传动单元在线故障诊断系统，包括振动传感器、数据采集中继器、机器人RTU(Remote Terminal Unit远程终端单元)和在线故障诊断子系统；

振动传感器为采用MEMS(Micro-Electro-Mechanical System微机电系统)加速度传感器与MEMS陀螺仪开发的仪表，体积小、安全性高、结构紧凑、易于安装，采用CAN(Controller Area Network控制器局域网络)总线进行数据传输。振动传感器包括MCU(Microcontroller Unit微控制单元)、加速度传感器模块、陀螺仪模块、电源模块、信号调理模块和CAN总线模块，振动传感器固定安装在机械手的各关节处，加速度传感器模块采集三轴的振动加速度数据，陀螺仪模块采集三轴的运动角速度数据，信号调理模块对三轴的振动加速度数据信号和三轴的运动角速度数据信号进行抗混叠滤波，MCU对进行抗混叠滤波得到的信号进行模数转换与数据管理，电源模块完成电压转换与电源管理；振动传感器的个数由机械手自由度数目决定，各振动传感器依次将所采集的数据经由CAN总线模块传输至数据采集中继器；

数据采集中继器包括数字信号处理模块、CAN总线模块、电源模块、存储模块、Wi-Fi模块、RS232和RS485，数据采集中继器安装在机器人的基座处，通过CAN总线模块接收机械手各关节处振动传感器采集的数据，数字信号处理模块对接收的振动加速度数据进行平滑滤波处理，电源模块完成电压转换与电源管理，将振动传感器采集到的原始数据和处理后的振动加速度数据保存至存储模块，并通过Wi-Fi模块传输至机器人RTU，RS232用作配置接口，RS485方便在线调试。

机器人RTU为机器人物联网数据采集单元，承载机械手各关节的振动传感器数据及运动控制参数的实时协同采集任务，实现运动瞬态故障振动信息捕捉的关键。机器人RTU包括MCU、以太网模块、电源模块、存储模块、Wi-Fi模块、RS232和RS485，机器人RTU安装在机器人控制柜中，与数据采集中继器组建无线网络通讯，采用工业以太网与机器人控制柜中的机器人控制器连接，机器人RTU通过Wi-Fi模块依次接收机械手各关节的振动传感器数据，并同步从机器人控制器读取相应关节的运动控制参数；此外，利用陀螺仪和加速度传感器的定位算法获得机械手各关节的空间姿态数据，再利用卡尔曼滤波算法对空间姿态数据及运动控制参数中的姿态控制参数进行数据融合；将振动加速度数据、融合处理后的空间姿态数据以及其他的运动控制参数保存至存储模块，并经由以太网模块传输至PC上位机的在线故障诊断子系统；RS232用作配置接口，RS485方便在线调试，电源模块完成电压转换与电源管理。

在线故障诊断子系统包括数据库、协同测量数据获取单元、数据预处理单元、数据特征提取单元、故障诊断单元和预警报警单元，协同测量数据获取单元利用空间姿态数据修正振动加速度数据，将振动加速度数据由随动坐标系变换至参考坐标系下，数据特征提取单元从预处理后的振动加速度数据中提取其时频域特征信息，进而获得与机械手运动速度参数相关联的时频域特征信息，将与机械手运动速度参数相关联的时频域特征信息称为二维固有振动特征；故障诊断单元将各关节的二维固有振动特征与测试阶段所采集的机械手各关节二维固有振动特征作分析比对，作出故障诊断。

基于协同测量的机械手传动单元在线故障诊断系统的运行方式如下：

以机械手产品出厂考核与测试阶段所采集的机械手各关节初始二维固有振动特征为基础，在机械手正常运行阶段，通过本发明的系统实时采集机械手传动单元各关节的振动加速度数据与运动角速度数据以及机器人控制器的运动控制参数，进而将各关节的初始二维固有振动特征与当前二维固有振动特征作分析比对，根据对差异阈值、变化趋势阈值、持续时间、特征频带等特征参数的综合分析诊断，作出预警或报警。

本发明的有益效果在于通过协同测量机器人控制器的运动控制参数，实现参考坐标系下的故障诊断方法在变速随动机械手上的应用；利用卡尔曼滤波算法对获得的空间姿态数据与同步采集的姿态控制参数进行数据融合，提高了故障诊断的精准性；CAN总线使得振动传感器的布线简单、可靠，Wi-Fi无线通讯使得机器人RTU的位置不受限制，本发明的在线故障诊断系统独立于机器人控制系统之外，便于实际工程应用。

附图说明

图1是本发明的系统结构示意图。

图2是本发明的振动传感器结构图。

图3是本发明的数据采集中继器结构图。

图4是本发明的机器人RTU结构图。

图5是本发明的在线故障诊断子系统结构图。

图中：1振动传感器；2横动关节；3纵动关节；4数据采集中继器；5机器人控制器；6在线故障诊断子系统；7机器人控制柜；8机器人RTU。

具体实施方式

以下结合发明内容和说明书附图详细说明本发明的具体实施方式。

基于协同测量的机械手传动单元在线故障诊断系统的组成如图1所示，包括振动传感器、数据采集中继器、机器人RTU、在线故障诊断子系统四个部分。振动传感器被固定安装在机械手的各关节处，振动传感器与数据采集中继器之间采用CAN总线进行通讯；数据采集中继器安装在机器人的基座处，与机器人RTU组建无线网络进行通讯；机器人RTU安装在机器人控制柜中，通过工业以太网分别与在线故障诊断子系统以及机器人控制器相连。在线故障诊断子系统运行于PC上位机。

(1)振动传感器

振动传感器的组成如图2所示，包括：MCU、加速度传感器模块、陀螺仪模块、电源模块、信号调理模块、CAN总线模块。MCU采用PIC单片机dsPIC33EP64GP502，加速度传感器模块采用的三轴加速度传感器为ADXL335，陀螺仪模块采用的三轴陀螺仪为ITG3050，电源模块采用两片TPS78233实现电压转换与电源管理，采用PIC单片机集成的CAN总线进行数据传输，CAN总线模块采用VP230典型电路。振动传感器为基于ADXL335及ITG3050开发的二次仪表，采取磁吸盘安装方式固定在机械手的各关节处。各振动传感器由数据采集中继器供电，有4条引出线，包括电源线和地线各1条、总线信号线2条。ADXL335的输出为模拟信号，三轴加速度信号分别传输到信号调理模块的二阶低通滤波电路进行抗混叠滤波，再传输到PIC单片机的模数转换模块进行同步采集；滤波电路的截止频率为1KHz，采用精密运算放大器AD8603。ITG3050的输出为数字信号，通过I²C与PIC单片机连接。本系统中振动传感器的个数由机械手自由度数目决定，各振动传感器依次将所采集的数据经由CAN总线传输至数据采集中继器。

(2)数据采集中继器

数据采集中继器的组成如图3所示，包括：数字信号处理模块、CAN总线模块、电源模块、存储模块、Wi-Fi模块、RS232及RS485。数据采集中继器以STM320F28335为核心，片上集成CAN总线功能，CAN总线模块采用VP230典型电路，电源模块采用LM2576-5、LM2576-3.3及LM1117-3.3实现电压转换与电源管理，存储模块采用24W256实现外部数据存储，采用MICROCHIP的Wi-Fi模块RN171，RS232用作配置接口，RS485方便在线调试。数据采集中继器采取磁吸盘安装方式固定在机器人的基座处，通过CAN总线高速接收机械手各关节的振动传感器数据。数字信号处理模块在机器人RTU所设置的时间窗内对所采集的振动加速度数据进行平滑滤波操作，具体为对每5个数据，去掉1个最大值、1个最小值，取剩余的3个数据的均值作为本组数据的有效数据，然后将数组向后平移一位作同样的处理，以此类推，直到数据处理完毕。振动传感器的两类原始数据以及处理后的振动加速度数据被保存至存储模块，并通过Wi-Fi模块传输至机器人RTU作进一步的数据融合与信号处理。

(3)机器人RTU

机器人RTU为机器人物联网远程终端单元，其组成如图4所示，包括：MCU、以太网模块、电源模块、存储模块、Wi-Fi模块、RS232、RS485。MCU采用PIC32MX695F512L，以太网模块采用W5100，电源模块采用WDY05S05及AMS1117-3.3实现电压转换与电源管理，存储模块采用IS61WV10248BLL，Wi-Fi模块采用MICROCHIP的RN171，RS232用作配置接口，RS485方便在线调试。机器人RTU安装在机器人控制柜中，与数据采集中继器组建无线网络通讯，采用工业以太网与机器人控制器连接。机器人RTU依次接收机械手各关节的振动加速度数据与运动角速度数据，并通过机器人RTU与机器人控制器之间的Modbus协议同步地读取相应关节的运动控制参数，具体为设置一时间窗截取并存储振动传感器与机器人控制器二者的数据。此外，利用陀螺仪和加速度传感器的定位算法获得机械手各关节的空间姿态数据，再利用卡尔曼滤波算法对空间姿态数据及运动控制参数中的姿态控制参数进行数据融合，以获得更精准的运动关节空间姿态数据。振动加速度数据与融合处理后的空间姿态数据以及其他的运动控制参数被保存至存储模块，进而得到基于运动控制参数的振动加速度数据，然后将整合完毕的数据经由工业以太网传输至PC上位机的在线故障诊断子系统。

(4)在线故障诊断子系统

在线故障诊断子系统的组成如图5所示，包括：数据库、协同测量数据获取单元、数据预处理单元、数据特征提取单元、故障诊断单元、预警报警单元。在线故障诊断子系统通过连接MySQL数据库实现数据的存储管理，具有数据备份、数据还原、数据处理和数据显示等功能，数据处理方法为该子系统的核心。在机器人RTU所设置的时间窗内，协同测量数据获取单元利用运动控制参数中的空间姿态数据修正振动加速度数据，将随动坐标系下的振动加速度数据变换为参考坐标系下的振动加速度数据。数据预处理单元利用LMD(Localmean decomposition局部均值分解)方法对参考坐标系下的振动加速度数据进行处理，从中分离出纯调频信号和包络信号，最终得到振动加速度数据的时频分布。数据特征提取单元从预处理后的振动加速度数据中提取其时频域特征信息，进而获得二维固有振动特征。故障诊断单元将本时间窗内各关节的二维固有振动特征与出厂考核及测试阶段所采集的机械手各关节二维固有振动特征作分析比对，根据对差异阈值、变化趋势阈值、持续时间、特征频带等特征参数的综合分析，作出诊断。预警报警单元依据诊断结果通过上位机发出预警或报警信息。

Claims (1)

1.一种基于协同测量的机械手传动单元在线故障诊断系统，其特征在于，该在线故障诊断系统包括振动传感器、数据采集中继器、机器人RTU和在线故障诊断子系统；

振动传感器为基于MEMS加速度传感器与MEMS陀螺仪开发的，采用CAN总线进行数据传输；振动传感器包括MCU、加速度传感器模块、陀螺仪模块、电源模块、信号调理模块和CAN总线模块，振动传感器固定安装在机械手的各关节处，加速度传感器模块采集三轴的振动加速度数据，陀螺仪模块采集三轴的运动角速度数据，信号调理模块对三轴的振动加速度数据信号和三轴的运动角速度数据信号进行抗混叠滤波，MCU对进行抗混叠滤波得到的信号进行模数转换与数据管理，电源模块完成电压转换与电源管理；振动传感器的个数由机械手自由度数目决定，各振动传感器依次将所采集的数据经由CAN总线模块传输至数据采集中继器；

数据采集中继器包括数字信号处理模块、CAN总线模块、电源模块、存储模块、Wi-Fi模块、RS232和RS485，数据采集中继器安装在机器人的基座处，通过CAN总线模块接收机械手各关节处振动传感器采集的数据，数字信号处理模块对接收的振动加速度数据进行平滑滤波处理，电源模块完成电压转换与电源管理，将振动传感器采集到的原始数据和处理后的振动加速度数据保存至存储模块，并通过Wi-Fi模块传输至机器人RTU，RS232用作配置接口，RS485用于在线调试；

机器人RTU为机器人物联网数据采集单元，承载机械手各关节的振动传感器数据及运动控制参数的实时协同采集任务；机器人RTU包括MCU、以太网模块、电源模块、存储模块、Wi-Fi模块、RS232和RS485，机器人RTU安装在机器人控制柜中，与数据采集中继器组建无线网络通讯，采用工业以太网与机器人控制柜中的机器人控制器连接，机器人RTU通过Wi-Fi模块依次接收机械手各关节的振动传感器数据，并同步从机器人控制器读取相应关节的运动控制参数；利用陀螺仪和加速度传感器的定位算法获得机械手各关节的空间姿态数据，再利用卡尔曼滤波算法对空间姿态数据及运动控制参数中的姿态控制参数进行数据融合；将振动加速度数据、融合处理后的空间姿态数据以及其他的运动控制参数保存至存储模块，并经由以太网模块传输至PC上位机的在线故障诊断子系统；RS232用作配置接口，RS485用于在线调试，电源模块完成电压转换与电源管理；

在线故障诊断子系统包括数据库、协同测量数据获取单元、数据预处理单元、数据特征提取单元、故障诊断单元和预警报警单元，协同测量数据获取单元利用空间姿态数据修正振动加速度数据，将振动加速度数据由随动坐标系变换至参考坐标系下；数据特征提取单元从预处理后的振动加速度数据中提取其时频域特征信息，获得与机械手运动速度参数相关联的时频域特征信息，将与机械手运动速度参数相关联的时频域特征信息称为二维固有振动特征；故障诊断单元将本时间窗内各关节的二维固有振动特征与出厂考核及测试阶段所采集的机械手各关节二维固有振动特征作分析比对，根据对差异阈值、变化趋势阈值、持续时间、特征频带等特征参数的综合分析，作出诊断；预警报警单元依据诊断结果通过上位机发出预警或报警信息。