[发明专利]一种工业机器人健康评估方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种工业机器人健康评估方法，其特征在于，包括：

根据获取的特征量生成样本数据集，所述特征量用于表征工业机器人运行状态；

采用聚类分析算法对所述样本数据集进行聚类分析，生成聚类模型；

根据工业机器人的当前运行状态实时评估工业机器人的健康评估类别；

所述根据获取的特征量生成样本数据集，具体为：

从工业机器人上设置的传感器获取特征量，所述特征量包括负载、误差、速度、力矩、振动、温度；

采用主元分析法对特征量进行降维处理，生成样本数据；

将所述样本数据中的无效数据进行剔除，得到样本数据集；

所述采用聚类分析算法对所述样本数据集进行聚类分析，生成聚类模型，包括：

获取工业机器人运行的工艺条件，以确定对工业机器人进行评估的特征量组；

确定工业机器人在所述工艺条件下的健康评估类别，每个健康评估类别作为一个聚类，所述聚类的总类别数m；

确定每个健康评估类别下特征量组的典型值，将所述典型值作为初始聚类中心；

计算各样本数据到m个初始聚类中心的距离，并将各样本数据划归到距离其最近的初始聚类中心所在的聚类；

计算出各个初始聚类的中心位置，以该位置作为聚类中心重新聚类，直至得到聚类中心不再变化，且最小平方误差准则函数呈现收敛状态；

所述根据工业机器人的当前运行状态实时评估工业机器人的健康评估类别，具体为：

实时获取工业机器人的当前特征量，根据所述当前特征量得出工业机器人运行状态的划分结果；

根据所述工业机器人运行状态的划分结果计算最近的聚类中心，以该聚类中心得到聚类结果作为工业机器人的健康评估类别。

2.根据权利要求1所述的一种工业机器人健康评估方法，其特征在于，所述确定每个健康评估类别下特征量组的典型值，具体为：

将每个特征量的极大值和极小值按总类别数m进行等分，每个等分点所对应的数值即为该聚类的典型值；

将特征量组的全部典型值汇总形成特征量组的典型值。

3.一种工业机器人健康评估装置，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1或2所述一种工业机器人健康评估方法。

4.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1或2所述一种工业机器人健康评估方法。