[发明专利]一种基于数字孪生技术的工业涂胶机器人运行状态监测方法

说明书

本发明涉及一种基于数字孪生技术的工业涂胶机器人运行状态监测方法，与现有技术相比解决了难以针对工业涂胶机器人进行运行状态预测的缺陷。本发明包括以下步骤：获取传感器所采集的工业涂胶机器人运行状态数据；工业涂胶机器人运行状态数据的预处理；构建数字孪生设备驱动模型；设备运行状态的初期评价；数字孪生设备驱动模型的修正；工业涂胶机器人运行状态的监测。本发明通过利用数字孪生驱动的设备运行模型，实现了工业涂胶机器人运行状态的实时评价，从而获得更为精准的操作建议、运维建议，实现设备运行的生命周期有效管理。

技术领域

本发明涉及工业设备运行监测技术领域，具体来说是一种基于数字孪生技术的工业涂胶机器人运行状态监测方法。

背景技术

智能制造行业是立国之本、强国之基，从根本上决定着一个国家的综合实力和国际竞争力，我国经济进入新常态，制造业转型升级进入关键时期。运用互联网、物联网、机器人等新技术、新业态、新模式，大力改造提升传统制造业，将是我国从制造大国走向制造强国的重要一步。在利用智能机器人作业时，设备的稳定运行与准确的设备状态预测是保证安全生产的关键环节，对产业升级与企业经济效益的提升具有重大意义。

工业涂胶机器人在作业时，由于需要进行重物抓取、涂胶界面自我识别、喷涂、对接安装、放回、归位等复杂环节，长时间连续作业可能引起作业手臂的物理偏移。而目前的作业臂故障预警，往往是在出现较大设备故障或出现产线质量残次时的报警，这对产线正常生产及智能工厂效率总体提升产生不良影响。同时，复杂环节的作业臂操作所受的影响因素较多，难以利用简单的分析手段实现耦合数据的综合性能分析。

在已有的寿命预测技术中，多采用运行时间作为评价指标，量化指标单一，对于具有复杂、多维状态的工业机器人作业臂，难以实现准确的预判；且寿命预测后的健康指标评价对产线设备稳定生产意义重大。通过智能化软件服务系统及其辅助装置，可以实现设备在运行工况生命周期内的高效管控，实现产品生产的自适应与动态响应。

数字孪生技术是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生思想是高维空间中的复杂系统,在数字孪生思想的背景下，需要解决耦合数据融合，量化不确定性，设计和优化结构，同时处理大而嘈杂数据等诸多问题。

目前国内外对产品数字孪生体的系统性研究成果较少,产品数字孪生体的实现主要分布在产品设计、工艺设计、产品制造、产品服务、产品报废回收等阶段，用于模拟、监控、诊断、预测和控制产品在现实环境中的形成过程和行为。尽管已经初步探索了数字孪生的相关应用，但数字孪生的关键技术在与智能制造生产系统相结合的技术研究方面尚不成熟，主要表现在：1、在模型构建、信息物理数据融合、交互与协同等方面的理论与技术比较缺乏；2、针对独立的生产、装配设备，难以适应不同产品生产周期的变化等问题，构建完善的实物与装配模型的关联机制方面缺乏深度融合与应用；3、故障捕捉，虚实自主交互方面，由于实际干扰因素的影响，难以获得精准判断。

因此如何利用数字孪生思想，实现设备与模型的虚实交互，预测设备在生产运行阶段生命周期内的疲劳状态、运维状态已经成为急需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中难以针对工业涂胶机器人进行运行状态预测的缺陷，提供一种基于数字孪生技术的工业涂胶机器人运行状态监测方法来解决上述问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种基于数字孪生技术的工业涂胶机器人运行状态监测方法，所述的工业涂胶机器人包括往复运动关节组件，往复运动关节组件的关联部位安装有用于获取位置信息三维数值的传感器，往复运动关节组件的作业臂前端安装有姿态传感器，图像采集装置的图像采集范围位于作业臂前端，位差监测终端的监测范围位于作业臂前端，所述的工业涂胶机器人运行状态监测方法包括以下步骤：