[发明专利]一种关节型机器人电流耦合信号分离提取方法

说明书

本发明公开了一种关节型机器人电流耦合信号分离提取方法，属工业机器人状态监测及故障诊断领域，该方法首先获取机器人待研究关节在单关节运动状态下和双关节联动状态下电机编码器的反馈脉冲信号并计算得到实时转角；然后基于动力学仿真模型获得关节驱动力矩；通过驱动力矩与电流的关系得到绕组电流并据此判断是否存在耦合作用；最后获取机器人电流信号，经过滤波处理之后提取其包络，实现机器人关节电流信号耦合分离；本方法对机器人关节电流的噪声大小没有要求，对任何运作环境下的关节电流信号都能通过滤波处理滤除噪声得到光滑的电流信号，进而进行包络提取，实现任何运作环境下的关节机器人电流信号耦合作用部分与和耦合无关部分的分离。

技术领域

本发明涉及一种关节型机器人电流耦合信号分离提取方法，属工业机器人状态监测及故障诊断技术领域。

背景技术

六自由度串联工业机器人在工业自动化生产中的应用非常广泛，长时间的运作导致的零件磨损以及一些突发事件的发生都可能导致机器人突然停止运行，从而破坏生产线的运作，对企业造成损失，所以对机器人停机前表现出来的一些特征的及时反应并提前做出应对方案即对机器人实时的运行状态进行监测显得尤为重要。机器人关节的主要装置为伺服电机和减速器，所以对机器人的监测与传统的电机、减速器状态监测方法可以互相借鉴。传统的电机状态监测是采用其振动信号或者是电流信号，但对于六自由度串联机器人而言，相比于电流信号，振动信号存在采集难度大、成本高等问题，而电流信号可以从机器人电柜里面直接获取，采集方便、成本低。

运用电流信号对齿轮、电机等机械装置进行故障诊断取得了较好的成果，而且对于机器人来说，其电流信号用于机器人状态监测具有诸多的优势，但是串联机器人各关节之间是联接在一起的，其关节之间存在耦合现象，即除了末端电机，其他电机的电流信号并非只表达该电机对应的关节臂的状态，其包含了该电机后面连接的所有关节臂的运行状态，所以需要解除关节电流信号中存在的耦合作用才能实现使用机器人电流信号对机器人每个关节臂的运行状态进行精确的监测；将原电机电流信号中与耦合相关的部分分离提取出来，利用提取的部分进行后续的机器人电流信号解耦分析，实现关节机器人电流信号解耦，即每个关节的电流信号只包含当前关节的状态信息，对运用电流信号进行机器人关节进行状态检测具有重大意义。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种关节型机器人电流耦合信号分离提取方法，该方法对机器人关节电流的噪声大小没有要求，对任何运作环境下的关节机器人电流信号都能通过滤波处理滤除噪声得到光滑的电流信号，并实现任何运作环境下的关节机器人电流信号耦合作用部分与和耦合无关部分的分离。

本发明关节型机器人电流耦合信号分离提取方法具体步骤如下：

(1)在单关节运动状态下运动θ角度时，采集机器人第i关节在不同时间点下的电机编码器反馈脉冲信号，利用电机编码器反馈脉冲信号计算机器人第i关节在不同时间点下的实时转角数据；利用ADAMS软件搭建动力学仿真模型，将实时转角数据代入动力学仿真模型得到第i关节在不同时间点下的驱动力矩F₁；

在第i关节和第i+1关节双关节联动状态下运动θ角度时，采集机器人第i关节和第i+1关节在不同时间点下的电机编码器反馈脉冲信号，利用电机编码器反馈脉冲信号计算机器人第i关节和第i+1关节在不同时间点下的实时转角数据；利用ADAMS软件搭建动力学仿真模型，将第i关节和第i+1关节实时转角数据代入动力学仿真模型得到第i关节在不同时间点下的驱动力矩F₂；

所述关节运动的θ角度变化范围不超过机器人关节所能转动的最大角度；

所述利用ADAMS软件搭建动力学仿真模型为常规方法，例如参照文献“刘佩森,靳杏子等.基于ADAMS的工业机器人建模与动力学仿真[J].成都工业学院学报,2018,21(4):10-13,59.”中的方法构建；