[发明专利]用于监控AGV状态的方法、装置、边缘设备和存储介质

权利要求书

1.用于监控AGV状态的方法(100)，包括：

第一信号采集步骤(S102)：以第一采样速率从AGV采集第一信号数据，所述第一信号数据至少包括振动信号；

特征提取步骤(S104)：从所述第一信号数据中提取特征；

异常状态判断步骤(S106)：基于所提取的特征，确定所述AGV是否处于异常状态，在确定所述AGV处于正常状态的情况下，执行存储步骤，在确定所述AGV处于异常状态的情况下，执行第二信号采集步骤；

第二信号采集步骤(S108)：以第二采样速率从所述AGV采集第二信号数据，其中，所述第二采样速率大于所述第一采样速率，所述第二信号数据的种类等于或者多于所述第一信号数据的种类；以及

存储步骤(S110)：存储所采集的第一信号数据或者第二信号数据。

2.如权利要求1所述的方法(100)，其中，所述第一信号数据还包括转速信号、电流信号、温度信号和位置信号中的至少一项。

3.如权利要求1或2所述的方法(100)，其中，所述特征包括以下中的至少一项：时域特征、频域特征和时-频域特征。

4.如权利要求1或2所述的方法(100)，在所述第二信号采集步骤之后，所述方法还包括：

故障诊断步骤(S112)：利用预先存储的机器学习模型对所述第二信号数据进行分析，来对所述AGV进行故障诊断，

其中，所述存储步骤进一步包括：存储所述第二信号数据和基于所述第二信号数据得到的故障诊断结果。

5.如权利要求4所述的方法(100)，其中，所述机器学习模型是利用预先收集的AGV信号历史数据和故障诊断历史数据作为训练样本，利用机器学习算法来学习得到。

6.如权利要求5所述的方法(100)，其中，所述机器学习算法是深度神经网络算法。

7.如权利要求4所述的方法(100)，还包括更新步骤(S114)：利用存储的所述第二信号数据和所述故障诊断结果作为新的训练样本，来更新所述机器学习模型。

8.用于监控AGV状态的装置(200)，所述装置安装在AGV上，包括：

第一信号采集单元(202)，被配置为以第一采样速率从AGV采集第一信号数据，所述第一信号数据至少包括振动信号；

特征提取单元(204)，被配置为从所述第一信号数据中提取特征；

异常状态判断单元(206)，被配置为基于所提取的特征，确定所述AGV是否处于异常状态；

第二信号采集单元(208)，被配置为以第二采样速率从所述AGV采集第二信号，其中，所述第二采样速率大于所述第一采样速率，所述第二信号的种类等于或者多于所述第一信号的种类；以及

存储单元(210)，被配置为存储所采集的第一信号数据或者第二信号数据。

9.如权利要求8所述的装置(200)，其中，所述第一信号数据还包括转速信号、电流信号、温度信号和位置信号中的至少一项。

10.如权利要求8或9所述的装置(200)，其中，所述特征包括以下中的至少一项：时域特征、频域特征和时-频域特征。

11.如权利要求8或9所述的装置(200)，还包括：故障诊断单元(212)，被配置为利用预先存储的机器学习模型对所述第二信号数据进行分析，来对所述AGV进行故障诊断，

其中，所述存储单元(210)进一步被配置为：存储所述第二信号数据和基于所述第二信号数据得到的故障诊断结果。

12.如权利要求11所述的装置(200)，其中，所述机器学习模型是利用预先收集的AGV信号历史数据和故障诊断历史数据作为训练样本，利用机器学习算法来学习得到。