[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

说明书

本发明公开了一种故障诊断和维保的方法、系统、设备及存储介质，用于解决现有技术中无法根据机器人在使用过程中的运行状态进行针对性维护的技术问题。该故障诊断和维保的方法包括：接收机器人关节的关节运动数据，判断关节运动数据和故障阈值间的大小关系，根据大小关系确定关节的当前生命阶段；将关节运动数据输入故障程度模型中进行计算，预测所述关节的下一生命阶段；生命阶段包括容错阶段、劣化阶段和故障阶段，故障程度模型用于根据关节运动数据，计算关节的预测下一生命阶段；当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。

技术领域

本发明专利涉及机械装置故障诊断领域，尤其涉及一种故障诊断和维保的方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

工业机器人是广泛用于工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，具有一定的自动性，可依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能。相比于传统的工业设备，工业机器人有着易用性、智能化水平高、生产效率及安全性高、易于管理且经济效益显著等特点，使得它们可以在高危环境下进行作业。

但同时，工业机器人在使用过程中，需要不断的进行维护和保养，以保证工业机器人正常运行。现有技术中，机器人的维护和保养通常由定期维护方案和不定期维护方案组成，但维护后用户无法量化维护效果，也无法针对机器在使用过程中的运行状态进行针对性维护。

鉴于此，如何根据机器人在使用过程中的运行状态进行针对性维护，成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种故障诊断和维保的方法、系统、设备及计算机存储介质，用于解决现有技术中无法根据机器人在使用过程中的运行状态进行针对性维护的技术问题。

本发明第一方面提供了一种故障诊断和维保的方法，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，历史关节运动数据经过一定数据处理后得到的极值；

将所述关节运动数据输入所述故障程度模型中进行计算，获得所述关节预测下一生命阶段；所述生命周期包括容错阶段、劣化阶段和故障阶段，所述故障程度模型用于根据所述关节运动数据，预测所述关节的下一生命阶段；

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。

可选的，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。

可选的，将所述关节运动数据输入所述故障程度模型中进行计算，预测所述关节的下一生命阶段，包括：

将所述关节运动数据输入到所述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；

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。

可选的，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；