[发明专利]一种机器人故障诊断方法、装置及设备

权利要求书

1.一种机器人故障诊断方法，其特征在于，包括：

采集机器人的运行数据以作为原始特征集；

从所述原始特征集中筛选敏感特征集，并确定所述敏感特征集中敏感特征的特征权重；

依据所述特征权重，利用基于逆协方差矩阵的聚类方法对所述敏感特征集进行聚类，得到聚类结果；

根据所述聚类结果，确定所述机器人的故障诊断结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述原始特征集中筛选敏感特征集，并确定所述敏感特征集中敏感特征的特征权重，包括：

利用补偿距离评估方法从所述原始特征集中筛选敏感特征集；

依据距离评价标准，确定所述敏感特征集中敏感特征在故障诊断中的敏感程度，以作为特征权重。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果，确定所述机器人的故障诊断结果，包括：

根据所述聚类结果，确定离群点以及所述离群点对应的运行状态；

根据所述离群点和所述运行状态，确定所述机器人的故障类型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集机器人的运行数据以作为原始特征集，包括：

采集机器人中电机编码器的反馈信号，以作为原始特征集。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述反馈信号包括以下任意一项或多项：指令位置信号、反馈位置信号、指令速度信号、反馈速度信号、指令加速度信号、反馈加速度信号、指令力矩信号、反馈力矩信号、误差信号。

6.如权利要求1-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类结果，确定所述机器人的故障诊断结果，包括：

依据所述机器人多个轴的轴反馈力矩，确定各个所述轴的轴权重；

根据多个所述轴的聚类结果和相应的轴权重，确定故障诊断结果。

7.一种机器人故障诊断装置，其特征在于，包括：

原始特征集确定模块：用于采集机器人的运行数据以作为原始特征集；

敏感特征集确定模块：用于从所述原始特征集中筛选敏感特征集，并确定所述敏感特征集中敏感特征的特征权重；

聚类模块：用于依据所述特征权重，利用基于逆协方差矩阵的聚类方法对所述敏感特征集进行聚类，得到聚类结果；

故障诊断模块：用于根据所述聚类结果，确定所述机器人的故障诊断结果。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述故障诊断模块包括：

聚类单元：用于根据所述聚类结果，确定离群点以及所述离群点对应的运行状态；

故障分析单元：用于根据所述离群点和所述运行状态，确定所述机器人的故障类型。

9.一种机器人故障诊断设备，其特征在于，包括：

存储器：用于存储计算机程序；

处理器：用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1-6任意一项所述的一种机器人故障诊断方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现如权利要求1-6任意一项所述的一种机器人故障诊断方法的步骤。