[发明专利]故障诊断装置及故障诊断方法有效

专利信息
申请号: 201580080209.6 申请日: 2015-05-21
公开(公告)号: CN107614214B 公开(公告)日: 2019-07-09
发明(设计)人: 清水俊行;久野昌树;高木彻 申请(专利权)人: 日产自动车株式会社
主分类号: B25J19/06 分类号: B25J19/06
代理公司: 北京市柳沈律师事务所 11105 代理人: 刘晓迪
地址: 日本神*** 国省代码: 日本;JP
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摘要:
搜索关键词: 故障诊断 装置 方法
【权利要求书】:

1.一种故障诊断装置,其诊断多轴型机器人的故障,其特征在于,具备:

位置检测部,其检测所述多轴型机器人具备的关节轴的移动位置;

扭矩检测部,其检测施加于所述关节轴的干扰扭矩;

常规作业判断电路,其根据由所述位置检测部检测到的所述移动位置,判断所述多轴型机器人是否进行了预定的常规作业;

参考值计算电路,其根据在进行所述常规作业时检测到的所述干扰扭矩,算出干扰扭矩参考值;

扭矩修正电路,其使用由所述参考值计算电路算出的所述干扰扭矩参考值,修正在所述多轴型机器人进行不同于所述常规作业的作业时检测到的所述干扰扭矩,取得修正后干扰扭矩;

故障诊断电路,其通过将由所述扭矩修正电路取得的所述修正后干扰扭矩和阈值进行比较,进行故障诊断。

2.如权利要求1所述的故障诊断装置,其特征在于,

所述参考值计算电路,算出所述干扰扭矩的代表值及所述干扰扭矩的变化量并将其作为所述干扰扭矩参考值,

所述扭矩修正电路通过从所述干扰扭矩减去所述代表值并将减法运算后的值除以所述变化量,取得所述修正后干扰扭矩。

3.如权利要求2所述的故障诊断装置,其特征在于,

所述代表值是在进行所述常规作业时检测到的所述干扰扭矩的平均值,

所述变化量是在进行所述常规作业时检测到的所述干扰扭矩的标准偏差。

4.如权利要求2所述的故障诊断装置,其特征在于,

所述代表值是在进行所述常规作业时检测到的所述干扰扭矩的最小值,

所述变化量是在进行所述常规作业时检测到的所述干扰扭矩的最大值与所述最小值之差。

5.如权利要求1~4中任一项所述的故障诊断装置,其特征在于,还具备:

维修、维护信息取得电路,其取得与所述多轴型机器人的维修或维护的实施状况相关的信息;

扭矩正常值预测电路,其考虑由所述维修、维护信息取得电路取得的所述信息,预测所述多轴型机器人正常动作时的所述干扰扭矩即干扰扭矩正常值;

阈值设定电路,其基于由所述扭矩正常值预测电路预测的所述干扰扭矩正常值设定所述阈值。

6.如权利要求5所述的故障诊断装置,其特征在于,

所述扭矩正常值预测电路基于在第一期间所取得的干扰扭矩的数据,预测所述干扰扭矩正常值。

7.如权利要求6所述的故障诊断装置,其特征在于,

所述扭矩正常值预测电路根据在所述第一期间取得的所述干扰扭矩的时间变化,使用回归方程,预测所述干扰扭矩正常值。

8.如权利要求5所述的故障诊断装置,其特征在于,

在从故障诊断时到第二期间之前实施了所述维修或维护的情况下,所述扭矩正常值预测电路将实施了所述维修或维护时看作是所述多轴型机器人正常动作时,预测所述干扰扭矩正常值,所述第二期间为一年以下。

9.如权利要求5所述的故障诊断装置,其特征在于,

在从故障诊断时到第二期间之前未实施所述维修或维护的情况下,所述扭矩正常值预测电路考虑所述干扰扭矩的季节变动,将故障诊断时和所述季节变动相同的过去时期看作是所述多轴型机器人正常动作时,预测所述干扰扭矩正常值,所述第二期间为一年以下。

10.如权利要求7所述的故障诊断装置,其特征在于,

所述扭矩正常值预测电路使用将对季节变动进行近似的正弦波和对时效劣化进行近似的直线合成所得的函数作为所述回归方程。

11.一种故障诊断方法,其诊断多轴型机器人的故障,其特征在于,

检测所述多轴型机器人具备的关节轴的移动位置,

检测施加于所述关节轴的干扰扭矩,

根据检测到的所述移动位置,判断所述多轴型机器人是否进行了预定的常规作业,

根据在进行所述常规作业时检测到的所述干扰扭矩,算出干扰扭矩参考值,

使用算出的所述干扰扭矩参考值修正在所述多轴型机器人进行不同于所述常规作业的作业时检测到的所述干扰扭矩,取得修正后干扰扭矩,

通过将取得的所述修正后干扰扭矩和阈值进行比较,进行故障诊断。

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