[发明专利]一种基于互联网的智能机器人故障检测方法

权利要求书

1.一种基于互联网的智能机器人故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：基本信息采集，采集智能机器人的基本信息；

S2：运动信息采集，通过机器人控制模块控制智能机器人在不同状态下运动，从而获取运行状态下智能机器人信息，获取机器人正常运行状态下多种不同采样率数据；

S3：数据传输，把采集的基本信息和运动信息传输给智能机器人控制中心，然后通过智能机器人控制中心通过互联网传递给服务器终端；

S4：数据预处理，多种不同采样率数据组成样本集，然后对样本集进行预处理，得到多采样率的参照训练样本集；

S5：提取特征，特征提取单元由多级的高通滤波器及低通滤波器组成，数据信号输入一级的高通滤波器及低通滤波器，后一级的高通滤波器及低通滤波器的输入端与前一级的低通滤波器的输出连接；

S6：训练模型，根据参照训练样本集构建包含双隐变量的动态潜在参照模型，明确所需计算的动态潜在参照模型的模型参数，通过估计上述模型参数和双隐变量分布实现对动态潜在参照模型的训练，根据训练完成的动态潜在参照模型的双隐变量分布和模型参数构建相应的统计量T2和SPE，用卡方分布计算得到统计量T2和SPE的统计阈值和SPElim；

S7：特征输入模型，基于离散小波变换提取输入数据信号的特征，将提取到的特征输入至训练的模型中；

S8：检测，在统计阈值和SPElim建立后，采集工业机器人运行过程中的数据，使用训练完成的动态潜在参照模型计算工业机器人运行过程中的检测统计量和SPEtest，将得到的检测统计量和SPEtest分别与对应的统计阈值和SPElim相比，判断当前工业机器人是否存在故障。

2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能机器人故障检测方法，其特征在于，所述S1中基本信息包括智能机器人的出场设置、电流、电压、适用温度、湿度情况。

3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能机器人故障检测方法，其特征在于，所述S2中包括机器人控制模块和信息采集模块，机器人控制模块包括驱动模块，信息采集模块包括红外传感器、超声传感器、激光传感器、碰撞传感器、湿度传感器、温度传感器、电路传感器。

4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能机器人故障检测方法，其特征在于，所述S3中包括信息传输模块，信息传输模块包括网线传输模块和网络传输模块，传感器通过网线传输模块与智能机器人控制中心连接，智能机器人控制中心通过网络传输模块与服务器终端相连接。

5.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能机器人故障检测方法，其特征在于，所述S4中在对样本集进行预处理时首先绘制图标，对于明显偏离指数线的样本进行过滤。

6.根据权利要求5所述的一种基于互联网的智能机器人故障检测方法，其特征在于，所述S7中包括特征提取模块，且S6中包括模型训练模块，模型训练模块与特征提取模块相连接。

7.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智能机器人故障检测方法，其特征在于，所述S8中包括信息反馈模块，且信息反馈模块包括正常信息反馈模块和异常信息反馈模块。