[发明专利]用来监视工业机器人的状况的方法和控制系统

说明书

技术领域

本发明涉及对工业机器人的状况的监视。本发明对于检测和预测机器人的故障特别有用。

背景技术

工业机器人包括操纵器和控制系统。操纵器包括绕多个接合点彼此可相对运动的连杆。连杆是诸如底座、手臂、及手腕之类的不同机器人零件。每个接合点具有接合点元件，如电机、电机齿轮及电机轴承。操纵器的运动由电机驱动。控制系统包括用来控制操纵器的一个或多个计算机和驱动单元。连杆的速度和加速度由产生到电机的控制信号的机器人的控制系统控制。

工业机器人用在工业和商业用途中以进行精确和重复性运动。那么对于机器人的无故障功能性重要的是，工业机器人根据其标称性能运行，这意味着连杆和接合点必须处于良好状况并且一起以期望方式运行。

然而难以检测或确定工业机器人是否根据其标称性能运行。操作人员，如服务技术员，必须依赖他所看到的和来自控制系统的关于机器人性能的信息，如从操纵器上的传感器上的读数得到的电机的速度和位置。操作人员然后基于他个人的经验分析机器人的当前状况，由于主观估量导致不同的诊断。在多种情况下，分析机器人的当前状况和性能的操作人员也需要评估来自不同源的信息，不同源如在相同时刻的不同电机或在其中机器人被布置或甚至面临紧急停止的设施中的外部条件。为了找到故障的原因，操作人员可能必须尝试不同的假设，因此消耗时间，并且常常导致机器人的很长的停机时段，导致巨大成本。

此外由于当今的频繁人员轮换，机器人服务技术人员中的操作人员没有足够的经验诊断和查出(isolate)机器人性能的故障。

而且，如果引起紧急停止的性能故障发生，则难以查出问题原因和需要特别注意机器人的什么连杆或零件。

文献Lee S等：“Perception-net based geometric data fusion forstate estimation and system self-calibration”，Proceedings of the 1997IEEE/RSJ international conference on intelligent Robot and Systems，Innovative Robotics for real-world application，IROS’97(Cat.No.97CH36108)IEEE New York，NY，USA，vol.3，1997，pages 1375a-g，1376，XP-002449247：0-7803-4119-8，公开了一种基于几何数据融合自动减小不确定性和校准系统的感测数据和抽取特征中涉及的可能偏差的方法。感知网，作为系统感测能力的结构代表，连接各种抽象层次的特征，称作逻辑传感器，使它们的功能关系作为待满足的约束条件。数据融合呈现为用来计算向前和向后传播的统一框架，通过其该网实现不确定性的自减少和偏差的自校准。所述文献没有提到关于使用所进行的状态估计的结果以预测机器人系统的特定元件或整个机器人系统的残余寿命的任何东西。

文献US 5 819 202公开了一种用来检测控制系统异常的设备。控制系统的内部性能计算部分基于代表控制系统的位置或速度的命令值，计算控制系统的内部性能。所述文献没有提到关于使用异常检测以预测机器人系统的特定元件或整个机器人系统的残余寿命的任何东西。

文献US 2004/0260481 A1提供了一种用来监视机器的可运动零件的方法。提供了用来检测不同测量量的至少两个测量装置。比较单元把测量量的第一测量结果至少与第二测量结果相比较。所述比较不用来预测机器人系统的特定元件或整个机器人系统的残余寿命。

发明内容

本发明的一个方面是，提供一种用来自动监视工业机器人的方法，并且预测机器人的可能故障。所述方面如在独立方法权利要求1中规定的那样得到。

本发明的其它方面呈现在从属方法权利要求中。

根据在所附权利要求书中所呈现的本发明的方面，可以用状况分析器监视多个输入信号：

1.检测在输入信号的任何组合中的状况变化。

2.基于在输入信号的任何组合中的信息，辨别检测到的状况变化的根本原因。

3.基于输入信号的任何组合预测状况劣化。

同样参见图1C。