[发明专利]在线预警和离线诊断的“预测-验证-反馈-优化”闭环系统

权利要求书

1.一种在线预警和离线诊断的“预测-验证-反馈-优化”闭环系统，其特征在于：包括在线预警闭环系统和离线诊断闭环系统；在线预警闭环系统包括在线预测、在线验证、在线反馈、在线优化四个环节，在线预测环节实现故障类型预测，在线验证环节判别在线预测是否正确，在线反馈环节将故障信息反馈至故障预警系统，在线优化环节对在线误差自检算法进行优化，完善故障案例库；离线诊断闭环系统包括离线预测、离线验证、离线反馈、离线优化四个环节，离线预测环节通过数模联动算法建立精度退化模型，实现某一时间节点机器人健康状况离线预测，离线验证环节验证离线预测准确性，离线反馈环节将离线预测参数反馈至精度退化模型，离线优化环节分析参数影响以及精度退化模型演变规律，对数模联动算法进行改进以及参数优化；

所述的在线预警闭环系统的故障预警系统搭载在边缘端服务器上，故障预警系统包括在线误差自检算法和故障案例库和报警模块；在线误差自检算法提取故障信息，故障案例库提供不同故障的特征信息，报警模块对故障进行报警；

所述的在线预警闭环系统中在线优化环节是指根据故障信息对在线误差自检算法进行优化，改进算法；若出现新型故障，则将故障信息录入故障案例库，提高系统的报警正确率；

所述的在线预警闭环系统中在线预测环节包括故障预警系统对误差自检算法提取的故障信息与故障案例库进行对比，对故障类型进行识别，同时利用报警模块进行报警；

所述的在线预警闭环系统中在线验证环节包括将在线预测的故障类型与实际故障类型进行对比，判别在线预测结果，若在线预测结果准确，则继续对机器人运行状态进行监测，收集故障信息；若在线预测结果错误，则继续进行在线反馈及在线优化环节；

所述的在线预警闭环系统中在线反馈环节是指将在线误差自检算法提取的故障信息反馈至故障预警系统；

所述的离线诊断闭环系统中离线预测环节包括根据工业机器人历史工作状况，利用数模联动算法建立工业机器人精度退化模型，历史工作状况包括工作时间、工作载荷参数，通过精度退化模型计算工业机器人在某一时间节点的运行特征参数，从而对工业机器人健康状态进行离线预测；

所述的离线诊断闭环系统中离线验证环节包括将精度退化模型计算出工业机器人在某一时间节点的运行特征参数与工业机器人运行至该时间节点实际特征参数进行对比，判别结果包括离线预测结果准确和离线预测结果有偏差；若离线预测结果准确，则继续利用精度退化模型对工业机器人健康状态进行预测；若离线预测结果有偏差，则实施离线反馈及离线优化环节；

所述的离线诊断闭环系统中离线反馈环节是指将数模联动算法预测的运行特征参数反馈至精度退化模型；

所述的离线诊断闭环系统中离线优化环节包括分析参数影响以及模型演变规律，对数模联动算法进行改进以及参数优化，提高精度退化模型对工业机器人健康状态预测的准确率。