郭海冰

摘要：遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷技術(shù)隨著信息技術(shù)、媒體技術(shù)以及現(xiàn)代通訊技術(shù)的飛躍發(fā)展，逐漸成為工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。工業(yè)機(jī)器人通過遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷技術(shù)的實(shí)施，可實(shí)現(xiàn)客戶端實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、可靠地對(duì)工業(yè)機(jī)器人運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷。對(duì)工業(yè)機(jī)器人的安全隱患進(jìn)行及早發(fā)現(xiàn)，并實(shí)時(shí)分析、診斷，迅速制訂維修計(jì)劃，這對(duì)企業(yè)提升維護(hù)水平、降低故障率，保障生產(chǎn)線的順暢運(yùn)行具有重要的戰(zhàn)略意義和實(shí)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：工業(yè)機(jī)器人；遠(yuǎn)程監(jiān)控；故障診斷；研究綜述

中圖分類號(hào)：TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-3178（2018）20-0362-01

引言

工業(yè)機(jī)器人作為一種結(jié)構(gòu)精密復(fù)雜的機(jī)電一體化系統(tǒng)，若可以及時(shí)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)故障，提前進(jìn)行檢修處理，消除隱患，才能從根本上解決故障問題?；诖耍疚闹饕獙?duì)工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷進(jìn)行了簡要的分析，以供參考。

1 工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)綜述

1.1 互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程監(jiān)控

就目前來看，工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控主要借助于基于互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)，Internet通訊技術(shù)、計(jì)算機(jī)可視化技術(shù)與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控功能，工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)有著雄厚的理論基礎(chǔ)與良好的技術(shù)支撐。但是，在實(shí)際生活中，遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷中的機(jī)密數(shù)據(jù)可能存在泄漏、篡改或者丟失的安全隱患，加強(qiáng)工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷中的數(shù)據(jù)安全研究勢(shì)在必行。

1.2 遠(yuǎn)程信號(hào)采集、處理與融合

對(duì)工業(yè)機(jī)器人現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)進(jìn)行采集、處理與融合是實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷的基礎(chǔ)。工業(yè)機(jī)器人現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)采集后，從多傳感器獲取的信號(hào)不能直接用來評(píng)估、診斷和預(yù)測(cè)工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)行狀態(tài)，因?yàn)槎鄠鞲衅餍盘?hào)的數(shù)據(jù)量很大，信息之間可能存在冗余和矛盾，很難直接進(jìn)行分析和應(yīng)用，必須對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行處理、變換和融合，提取能較準(zhǔn)確反映工業(yè)機(jī)器人狀態(tài)的信號(hào)特征值，通過建立這些信號(hào)特征值與性能、壽命和故障之間的映射關(guān)系，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)機(jī)器人具體狀態(tài)的可靠識(shí)別。工業(yè)機(jī)器人信號(hào)采集、處理及融合的方法逐漸從傳統(tǒng)的單一的傳感器向數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)以及更加智能化的方向發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對(duì)于這方面的研究正處于積極思索與探索階段。

2 工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程故障診斷研究綜述

2.1 故障診斷技術(shù)遠(yuǎn)程化和智能化

遠(yuǎn)程智能工業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)的遠(yuǎn)程故障診斷技術(shù)主要結(jié)合了傳感器技術(shù)、故障診斷技術(shù)、視覺技術(shù)、專家系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，有效地結(jié)合了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)控。R操作，并實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)跟蹤。機(jī)制。在機(jī)器人運(yùn)行狀態(tài)下，還可以共享狀態(tài)數(shù)據(jù)、分析方法、故障信息和診斷知識(shí)?；诠I(yè)機(jī)器人的故障診斷技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用可以有效地縮短故障間隔，降低生產(chǎn)成本，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率。因此，工業(yè)機(jī)器人的故障診斷技術(shù)將逐步向物聯(lián)網(wǎng)的方向發(fā)展。

2.2 多種故障診斷方法集成

隨著故障診斷技術(shù)的發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)者先后提出了基于解析模型的故障診斷、基于信號(hào)的故障診斷和基于人工智能的故障診斷等故障診斷方法[2]。其中，基于解析模型的故障診斷方法是構(gòu)造系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型，利用可觀測(cè)輸入輸出量獲得殘差信號(hào)來反映系統(tǒng)期望行為和實(shí)際行為之間的不同，然后通過對(duì)殘差信號(hào)的分析來進(jìn)行故障診斷；基于信號(hào)的故障診斷方法是利用信號(hào)處理的方法對(duì)獲得的測(cè)量信號(hào)進(jìn)行分析，提取與故障相關(guān)的頻域或時(shí)域特征來進(jìn)行故障診斷。機(jī)器人作為一個(gè)典型的非線性復(fù)雜系統(tǒng)，其數(shù)學(xué)模型極難建立，故障特征量也相互關(guān)聯(lián)且難以提取，基于解析模型和基于信號(hào)的故障診斷方法在機(jī)器人系統(tǒng)中很難獲得良好的性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為機(jī)器系統(tǒng)的故障診斷提供了一種新的思路，其本身具有的容錯(cuò)、記憶、聯(lián)想和自學(xué)習(xí)等功能，極大地拓寬了故障診斷策略在復(fù)雜系統(tǒng)中的應(yīng)用范圍。

2.3 聲發(fā)射技術(shù)應(yīng)用

聲發(fā)射（Acoustic Emission，AE）是指材料局部能量的快速釋放而發(fā)出瞬態(tài)彈性波的現(xiàn)象。利用儀器檢測(cè)、分析聲發(fā)射信號(hào)并利用聲發(fā)射信息推斷聲發(fā)射源的技術(shù)稱為聲發(fā)射技術(shù)。聲發(fā)射有很寬的檢測(cè)頻帶，可以避開一般的振動(dòng)頻帶，獲得更高的信噪比，對(duì)檢測(cè)方向和形狀不敏感。聲發(fā)射檢測(cè)適用于早期損傷、潤滑失效、低速旋轉(zhuǎn)機(jī)械、自身振動(dòng)大等工況。

3 未來發(fā)展前景

工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷技術(shù)打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳遞、交換在時(shí)間和空間的限制，同時(shí)為保障工業(yè)機(jī)器人正常工作起到預(yù)防和調(diào)控作用，日益受到越來越多制造企業(yè)的高度關(guān)注和重視。隨著德國“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略和我國“中國制造2025”規(guī)劃的提出，智能制造已經(jīng)成為全球制造業(yè)發(fā)展的新趨勢(shì)，“智能工廠”與“智能生產(chǎn)”的新模式必將代替?zhèn)鹘y(tǒng)制造業(yè)陳舊模式，諸如工業(yè)機(jī)器人、智能機(jī)床、3D打印機(jī)等智能設(shè)備將會(huì)得到越來越多的運(yùn)用，通過智能產(chǎn)品、技術(shù)、裝備和新理念促進(jìn)制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)將是每個(gè)企業(yè)追求的目標(biāo)。工業(yè)機(jī)器人是“智能工廠”與“智能生產(chǎn)”的代名詞，毫不夸張地說，沒有工業(yè)機(jī)器人就談不上智能化車間。工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷技術(shù)是實(shí)施智能化生產(chǎn)的有利保障，因此，在制造業(yè)已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代的今天，工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷技術(shù)在不久的未來將會(huì)迎來大發(fā)展的明天。

4 結(jié)束語

隨著現(xiàn)階段工業(yè)機(jī)器人性能不斷優(yōu)化，具備多種功能，能夠廣泛應(yīng)用在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域當(dāng)中，逐漸提升了機(jī)械結(jié)構(gòu)精密度，這樣也就導(dǎo)致控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)逐漸呈現(xiàn)復(fù)雜化，也相應(yīng)提高了工業(yè)機(jī)器人的故障診斷技術(shù)要求。盡管機(jī)器人領(lǐng)域?qū)＜乙呀?jīng)提升了對(duì)工業(yè)機(jī)器人的研究、開發(fā)力度，并且在此基礎(chǔ)之上提出了多樣化的故障診斷方法。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必將成為機(jī)器人系統(tǒng)故障診斷的強(qiáng)有力手段，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)、改進(jìn)訓(xùn)練算法，提高自學(xué)習(xí)能力，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷的發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)

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