[发明专利]一种伺服焊枪驱动的异常检测方法及设备

权利要求书

1.一种伺服焊枪驱动的异常检测方法，其中，

所述方法包括：

确定用于对伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型；

获取伺服焊枪在整个运动过程中的实时驱动信息和实时位置信息，其中，所述实时驱动信息包括伺服焊枪在整个实时运行过程中的可以表征伺服焊枪驱动作用力的物理量；

基于所述实时位置信息确定所述伺服焊枪所处的至少一个实时运动状态，并分别提取每个所述实时运动状态下的所述实时驱动信息的实时特征数据，其中，所述实时运动状态包括伺服焊枪在整个实时运动过程中的运动状态，所述实时特征数据包括伺服焊枪在上个实时过程中的数据；

将所述实时特征数据输入所述异常检测模型，对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测，得到实时检测结果；

若所述实时检测结果超过预设异常阈值，则生成用于指示所述伺服焊枪的驱动存在异常的报警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述确定用于对伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型，包括：

确定所述伺服焊枪在基准工况内确定的每个运动状态下的驱动信息对应的特征数据；

将预设数量的基准工况内的、所述伺服焊枪在每个所述运动状态下的所述驱动信息对应的特征数据，作为训练样本；

对所述训练样本进行异常检测学习和模型训练，得到用于对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，

所述确定所述伺服焊枪在基准工况内确定的每个运动状态下的驱动信息对应的特征数据，包括：

获取所述伺服焊枪在基准工况内的驱动信息和位置信息；

根据所述位置信息确定所述伺服焊枪所处的至少一个运动状态，并分别提取每个所述运动状态下的所述驱动信息对应的特征数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，

所述对所述训练样本进行异常检测学习和模型训练，得到用于对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型，包括：

对所述训练样本中的所述特征数据进行筛选和过滤，得到用于对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测训练的、过滤后的训练样本；

对所述过滤后的训练样本进行异常检测学习和模型训练，得到用于对所述伺服焊枪的驱动进行异常检测的异常检测模型。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，

所述方法还包括：

预置用于对所述伺服焊枪的驱动的检测结果进行异常评估的预设异常阈值；

其中，若所述实时检测结果超过预设异常阈值，则生成用于指示所述伺服焊枪的驱动存在异常的报警信息之前，所述方法还包括：

判断所述实时检测结果是否超过所述预设异常阈值。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，

若所述实时检测结果未超过所述预设异常阈值，生成用于指示所述伺服焊枪的驱动正常的响应信息。

7.一种非易失性存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行时，使所述处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。

8.一种伺服焊枪驱动的异常检测设备，其中，

所述设备包括：

一个或多个处理器；

非易失性存储介质，用于存储一个或多个计算机可读指令，

当所述一个或多个计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。