[发明专利]一种预测SCARA机器人生命周期的方法及系统

说明书

本发明公开了一种预测SCARA机器人生命周期的方法及系统，涉及机器人技术领域，其方法包括：通过SCARA机器人机器臂上所设置的四个加速度传感器采集运行过程中的加速度振动信号；对四个加速度传感器所获取的加速度振动信号进行预处理提取振动信号特征向量；将每一路小波包能谱熵向量作为所对应的神经网络的输入向量，并获取每一路小波包能谱熵向量所对应的生命周期预测结果；将四路小波包能谱熵向量下的生命周期预测结果进行处理，得到SCARA机器人生命周期。本发明通过采集四个关节的加速度振动信号来预测SCARA机器人的生命周期，使得其能有效评估机器人生命周期的可靠性和精度。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种预测SCARA机器人生命周期的方法及系统。

背景技术

SCARA（Selective Compliance Assembly Robot Arm）即选择顺应性装配机器手臂，是一种内置四轴伺服电机、谐波减速器和制动器系统的具有四自由度的圆柱坐标型工业机器人。SCARA机器人具有四个自由度，包括两个水平关节以及一个既可以垂直移动又可以旋转的连杆。其中第一自由度和第二自由度是由大机械臂和小机械臂构成的旋转关节，可以使得水平连杆在水平面内进行旋转运动完成平面内快速且精确的定位；第三自由度是具有竖直升降功能的移动关节，可以完成垂直于平面的运动；第四自由度为旋转关节，可以使得末端执行器方便抓取目标。由于SCARA 机器人在垂直方向上既可以保证较强的刚度又可以保证较高的精度，同时在水平面内可以自由快速的转动，所以非常适合进行平面定位以及完成分拣抓取工件任务。SCARA 机器人的四个关节的执行器部分均使用的是交流伺服电机，可以提供较大的转矩，在机械臂的运动速度和精度上具有良好的执行效果。SCARA机器人的第一关节和第二关节基于谐波减速，而第三关节和第四关节是基于同步带进行减速。

SCARA机器人在运行过程中，其依靠四个关节来完成相应的运作过程，其四个关节会存在磨损或者故障，这些正常运行、磨损、故障行为下的设备运行数据可以充分训练机器学习模型，使得训练完的模型能够根据输入的设备运行数据来预测SCARA机器人的生命周期，但是如何针对四个关节来实现相应的数据采集来进行SCARA机器人的生命周期预期就变得尤为重要。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种预测SCARA机器人生命周期的方法及系统，其通过采集四个关节的加速度振动信号来预测SCARA机器人的生命周期，使得其能有效评估机器人生命周期的可靠性和精度。

为了解决上述问题，本发明提出了一种预测SCARA机器人生命周期的方法，所述方法包括以下步骤：

通过SCARA机器人机器臂上所设置的四个加速度传感器采集运行过程中的加速度振动信号，所述SCARA机器人的四个关节中的每一个关节上设置有一个加速度传感器；

对四个加速度传感器所获取的加速度振动信号进行预处理提取振动信号特征向量，所述振动信号特征向量包括四路小波包能谱熵向量；

将每一路小波包能谱熵向量作为所对应的神经网络的输入向量，并获取每一路小波包能谱熵向量所对应的生命周期预测结果；

将四路小波包能谱熵向量下的生命周期预测结果进行处理，得到SCARA机器人生命周期。

所述通过SCARA机器人机器臂上所设置的四个加速度传感器采集运行过程中的加速度振动信号包括：

基于每个关节上的加速度传感器采集所在关节上的模拟加速度振动信号；

对所述模拟加速度振动信号进行滤波处理，滤除高频振动信号；

对滤除高频振动信号的模拟加速度振动信号进行模数转换处理，生成数字加速度振动信号。

所述对四个加速度传感器所获取的加速度振动信号进行预处理提取振动信号特征向量包括：