[发明专利]一种基于统计特征的工业机器人故障诊断方法及系统

权利要求书

1.一种基于统计特征的工业机器人故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：

采集若干个合格机器人在特定程序段下执行任务时的反馈电流数据，进而计算出反馈电流基准值；

获取待测工业机器人在所述特定程序段下执行任务时的反馈电流原始信号，计算所述反馈电流原始信号与所述反馈电流基准值之间的残差信号；

基于统计学理论对所述残差信号进行正态分布检验，得到所述待测工业机器人的故障诊断信息。

2.根据权利要求1所述的基于统计特征的工业机器人故障诊断方法，其特征在于，所述基于统计学理论对所述残差信号进行正态分布检验，得到所述待测工业机器人的故障诊断信息包括：

根据所述残差信号确定相关的直方分布图和概率密度曲线，通过所述直方分布图与所述概率密度曲线之间的吻合程度以及所述概率密度曲线的对称效果，判断所述残差信号是否初步服从正态分布；

若是，则对所述残差信号的偏度值进行合格性判断，或者对所述残差信号的峭度值进行合格性判断；

若否，则判断所述待测工业机器人处于运行故障状态。

3.根据权利要求2所述的基于统计特征的工业机器人故障诊断方法，其特征在于，所述对残差信号的偏度值进行合格性判断包括：

计算所述残差信号的均值和标准差，进而计算出所述残差信号的偏度值；

获取所述残差信号服从正态分布时的标准偏度值，计算所述偏度值与所述标准偏度值之间的第一差值，再判断所述第一差值是否落在预设差值范围内；

若是，则判断所述待测工业机器人处于正常运行状态；

若否，则判断所述待测工业机器人处于运行故障状态。

4.根据权利要求2所述的基于统计特征的工业机器人故障诊断方法，其特征在于，所述对残差信号的峭度值进行合格性判断包括：

计算所述残差信号的均值和标准差，进而计算出所述残差信号的峭度值；

获取所述残差信号服从正态分布时的标准峭度值，计算所述峭度值与所述标准峭度值之间的第二差值，再判断所述第二差值是否落在预设差值范围内；

若是，则判断所述待测工业机器人处于正常运行状态；

若否，则判断所述待测工业机器人处于运行故障状态。

5.根据权利要求2所述的基于统计特征的工业机器人故障诊断方法，其特征在于，所述根据残差信号确定相关的直方分布图和概率密度曲线包括：

对所述残差信号所包含的各个数据点进行统计处理，确定以幅度值为横坐标、出现次数为纵坐标的直方分布图；

将所述残差信号所包含的各个数据点分别输入至预先创建的概率密度函数中，得到以幅度值为横坐标、概率密度估计值为纵坐标的概率密度曲线，再将所述概率密度曲线以幅度值为关联信息添加至所述直方分布图中进行表示。

6.一种基于统计特征的工业机器人故障诊断系统，其特征在于，所述系统包括：

基准值计算模块，用于采集若干个合格机器人在特定程序段下执行任务时的反馈电流数据，进而计算出反馈电流基准值；

残差信号获取模块，用于获取待测工业机器人在所述特定程序段下执行任务时的反馈电流原始信号，计算所述反馈电流原始信号与所述反馈电流基准值之间的残差信号；

故障判断模块，用于基于统计学理论对所述残差信号进行正态分布检验，得到所述待测工业机器人的故障诊断信息。

7.一种计算机设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于执行如权利要求1-5中任意一项所述的基于统计特征的工业机器人故障诊断方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任意一项所述的基于统计特征的工业机器人故障诊断方法。