[发明专利]一种故障诊断和维保的方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种故障诊断和维保的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收机器人关节的关节运动数据，判断所述关节运动数据和故障阈值间的大小关系，根据所述大小关系确定所述关节的当前生命阶段；其中，故障阈值是取所述关节运行在故障状态下，关节运动数据经过处理后的极值，所述运动数据包括所述关节在执行某一固定动作或动作组合的期间获得的与该关节相关的数据；

将所述关节运动数据输入到故障程度模型的故障程度函数中进行计算，获得所述关节的当前故障程度值；其中所述当前故障程度值为量化所述关节的当前生命阶段和初始生命阶段之间的差值；所述生命阶段包括容错阶段、劣化阶段和故障阶段；

将所述关节的当前故障程度值输入到所述故障程度模型的生命阶段发展函数中，预测所述关节的下一生命阶段；其中，所述生命阶段发展函数用于表征当前故障程度值和生命阶段之间的函数关系；

当所述关节的下一运行状态是故障状态时，向用户发送提示信息，提示该关节需要进行维护。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述关节运动数据和故障阈值间的大小关系，根据所述大小关系确定所述关节的当前运行状态，包括：

当所述关节运动数据大于所述故障阈值，则确定所述关节的当前运行状态为故障状态；

当所述关节运动数据小于所述故障阈值，则确定所述关节的当前运行状态为劣化状态；

当所述关节处于新近更换时，则确定所述关节的当前运行状态为容错状态。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述关节运动数据输入到故障程度模型中进行计算，还包括：

在确定故障程度模型时，利用历史关节运动数据和历史关节生命阶段，计算所述故障程度模型的关节故障程度函数；

在机器人运行过程中，将所述关节运动数据输入所述故障程度模型的关节故障程度函数，获得所述关节运动数据对应的当前故障程度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述关节的当前故障程度值输入到关节故障程度函数，预测所述关节的下一生命阶段之后，包括：

将所述关节当前的生命阶段、所述关节运动数据，存入所述故障程度模型的缓存区中，作为历史关节运动数据和历史关节生命阶段；

将所述关节的当前故障程度值和生命阶段存入所述故障程度模型的缓存区中，根据所有的历史故障程度值和历史生命阶段，重新计算所述故障程度模型。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述关节的下一运行状态是故障状态时，向用户发送提示信息，提示该关节需要进行维护之后，还包括：

接受维护后的所述关节的关节运动数据，将维护更换后的关节数据设置为容错阶段对应的关节运动数据；将维护但是不更换关节部件时的关节运动数据，设置为劣化阶段对应的关节运动数据；

将维护更换部件前的关节数据设置为故障阶段的关节运动数据；

根据所述故障阶段对应的关节运动数据，校正所述故障阈值。

6.一种故障诊断和维保的系统，其特征在于，包括：

判断模块，用于接收机器人关节的关节运动数据，判断所述关节运动数据和故障阈值间的大小关系，根据所述大小关系确定所述关节的当前生命阶段；其中，故障阈值是取所述关节运行在故障状态下，历史关节运动数据的极值；

预测模块，用于将所述关节运动数据输入到故障程度模型的故障程度函数中进行计算，获得所述关节的当前故障程度值；其中所述当前故障程度值为量化所述关节的当前生命阶段和初始生命阶段之间的差值；所述生命阶段包括容错阶段、劣化阶段和故障阶段；

将所述关节的当前故障程度值输入到所述故障程度模型的生命阶段发展函数中，预测所述关节的下一生命阶段；其中，所述生命阶段发展函数用于表征当前故障程度值和生命阶段之间的函数关系；

报警模块，用于当所述关节的下一运行状态是故障状态时，向用户发送提示信息，提示该关节需要进行维护。

7.一种故障诊断和维保的装置，其特征在于，包括：

关节驱动单元，用于获取机器人关节的运动数据；

故障预测单元，用于执行如权利要求1-5中任一项所述的方法，以根据机器人在使用过程中的运行状态进行针对性维护。