[发明专利]同步带传动结构故障预测方法、系统、控制器及存储介质

权利要求书

1.一种同步带传动结构故障预测方法，其特征在于，所述同步带传动结构故障预测方法应用于同步带传动结构故障预测系统，所述同步带传动结构故障预测方法包括：

获取同步带传动结构电机驱动器的运动数据；

根据所述运动数据得到运动周期数据集；

对所述运动周期数据集进行编码处理得到编码数据；

根据预设非监督学习算法和所述编码数据进行模型训练处理，得到故障预测模型，并根据所述故障预测模型得到故障检测结果。

2.根据权利要求1所述的同步带传动结构故障预测方法，其特征在于，所述运动数据包括电机负载率、所述电机负载率对应的实时扭矩T、实时速度V和实时位置Z，所述获取同步带传动结构电机驱动器的运动数据包括：

根据采集频率f获取所述电机负载率、所述实时扭矩T、所述实时速度V和所述实时位置Z；

将所述电机负载率、所述实时扭矩T、所述实时速度V和所述实时位置Z存储至数据库中。

3.根据权利要求2所述的同步带传动结构故障预测方法，其特征在于，所述根据所述运动数据得到运动周期数据集包括：

从所述数据库中获取所述实时位置Z；

根据预设路程数据S和所述实时位置Z得到运动周期；

根据所述运动周期生成所述运动周期数据集，所述运动周期数据集包括所述数据库中对应的所述实时扭矩T和所述实时速度V。

4.根据权利要求3所述的同步带传动结构故障预测方法，其特征在于，所述对所述运动周期数据集进行编码处理得到编码数据，包括：

根据所述运动周期对所述运动周期数据集进行编码处理，得到编码数据，所述编码数据存储在所述数据库中。

5.根据权利要求4所述的同步带传动结构故障预测方法，其特征在于，所述根据预设非监督学习算法和所述编码数据进行模型训练处理，得到故障预测模型，并根据所述故障预测模型得到故障检测结果，包括：

根据预设时间间隔和所述运动周期从所述数据库中确定目标编码数据；

根据所述预设非监督学习算法对所述目标编码数据进行模型训练处理，得到故障预测模型，并根据所述故障预测模型得到故障检测结果。

6.根据权利要求5所述的同步带传动结构故障预测方法，其特征在于，所述得到故障预测模型，并根据所述故障预测模型得到故障检测结果，包括：

得到故障预测模型，根据所述故障预测模型得到分类结果，其中，所述分类结果包括正常数据和异常数据，所述正常数据在所述分类结果的预测范围内显示蓝色，所述异常数据在所述分类结果的预测范围外显示红色。

7.根据权利要求1所述的同步带传动结构故障预测方法，其特征在于，所述非监督学习算法包括关联学习算法和聚类算法。

8.一种同步带传动结构故障预测系统，其特征在于，所述同步带传动结构故障预测系统与同步带传动结构电机驱动器连接，所述同步带传动结构故障预测系统包括，运动数据获取模块、数据集生成模块、数据编码模块和模型生成模块，

所述运动数据获取模块，用于获取所述同步带传动结构电机驱动器的运动数据；

所述数据集生成模块，用于根据所述运动数据得到运动周期数据集；

所述数据编码模块，用于对所述运动周期数据集进行编码处理得到编码数据；

所述模型生成模块，用于根据预设非监督学习算法和所述编码数据进行模型训练处理，得到故障预测模型，并根据所述故障预测模型得到故障检测结果。

9.一种控制器，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的同步带传动结构故障预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于执行如权利要求1至7中任意一项所述的同步带传动结构故障预测方法。