本帖最后由 滾刀魚 于 2017-5-26 13:05 編輯
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0 M3 k3 B2 l; N; K! g6 o8 n. B 明年又到評職稱的年限了，為了迎合那些評審人員只看論文發表和專利的篇數的愛好，臨時抱佛腳，抄了一篇，已發表。話說這些年版面費是水漲船高呀！ + ?7 H; S# w4 |! A& M8 w$ f* i1 X- m
工業機器人故障診斷技術的發展趨勢
* q7 i5 S. d# F( V9 B摘要：對國內外工業機器人及其故障診斷技術的發展現狀進行了簡要的總結，明確了國內外存在的差距，并對工業機器人故障診斷技術未來的發展趨勢進行了分析和展望。4 l& L7 C# Z5 X* U0 K* k2 Y
關鍵詞：工業機器人；故障診斷；發展現狀；發展趨勢
1 ?" A. c( d# L( F! V$ v2 _$ |$ c0引言
2 w' Z7 _" \& y* B$ C" S6 L2 ]6 C 工業機器人是一種集機械、電子、控制、計算機、傳感器、人工智能等跨學科的先進技術于一體的智能裝備, 對提高制造業的智能制造水平具有非常重要的意義，工業機器人作為現代制造業的主要自動化裝備在國民經濟的各個領域中應用非常廣泛。目前，各個國家都非常重視工業機器人的技術研究，工業機器人的擁有量已經成為衡量一個國家制造業綜合實力的重要標志之一[1]。
$ T6 H7 Y5 Q' e- k C 盡管工業機器人在現代制造業中起到越來越重要的作用，并在世界范圍內，尤其在中國迅速普及，但是由于集多種高新技術于一體的工業機器人機構精密復雜，對維修技術人員的專業技能提出了極高的要求。目前工業機器人的應用企業普遍不具備自主維修的能力，當機器人出現故障停機時，往往需要通知外部服務商到企業故障現場進行診斷和維修，這個過程需要大量的等待時間，并且由于維修技術人員到達故障現場前不能全面詳盡的獲取故障機器人的日常運行狀況、故障現象和故障發生前后的運行數據，因此維修技術人員往往到達故障現場后也不能迅速地對故障做出準確的診斷和處理，從而拖慢了恢復正常生產的時間，嚴重影響企業的生產節拍，加劇了停工企業的損失。因此，先進的故障診斷技術對保證工業機器人高效穩定的運行是非常必要的。
]- \5 a9 E" O0 u- G9 a1 工業機器人故障診斷技術的發展現狀
7 r+ n3 Q; q8 B! l% p1.1工業機器人的發展現狀
- u% F9 A/ \/ i H 工業機器人的發展可以分為三個階段：第一代是示教再現型機器人，主要由控制器和示教器控制機器人按預先引導動作記錄下的信息重復再現執行，目前制造業正大量的應用；第二代是感知型機器人，帶有視覺、力覺等功能，可以對外界信息進行反饋調整，目前已經進入工業應用階段；第三代是智能型機器人，它具有感知和理解外部環境的能力，可以適應外部環境的變化，目前尚處于試驗研究階段。所以，當前工業上應用的主要是第一代和第二代工業機器人[2]。
$ l6 P7 \+ X- @5 c$ g7 o 目前，工業機器人技術領域的領先者主要是歐美國家和日本，歐美國家主要包括美國的Adept、艾默生和American Robot、德國的KUKA、瑞典的ABB和意大利的COMAU等公司的產品，日本主要包括安川、川崎、發那科、那智不二越、三協和愛普生等公司的產品。
9 ?6 t }* b: K3 | 美國的工業機器人技術發展起步比較早，早在1962年就研制出世界上第一臺工業機器人，經過多年的建設和發展，美國現在已經成為工業機器人技術強國之一。日本開始工業機器人的研究和應用比歐美國家要晚幾年，通過不斷的技術研發和應用，日本在微電子技術、機械電子一體化技術等工業機器人基礎技術上的研究始終保持世界領先地位，并且是當今世界上名副其實的工業機器人技術頂尖強國。* Z' r3 s- \1 f, g
近幾年國內的工業機器人行業正在迅速崛起，目前國內主要包括沈陽新松、北京配天、北京時代、安徽埃夫特、廣州數控和上海新時達等公司的產品。雖然當前國內工業機器人的保有量已經占全球的四分之一，并在工業機器人的技術研究上也取得了一定的進步，但是國內工業機器人的三大關鍵部件：高精度減速機、高精度伺服馬達及驅動器和實時控制系統還依然受制于國外企業[3]。因此，國內工業機器人基礎技術的研究還有很長一段路要走。
# @: f$ x, _$ u+ @# X1.2工業機器人故障診斷技術的發展現狀( d. y! U* }$ M. O9 [( D
工業機器人故障診斷技術的發展可以劃分為三個階段，第一階段是維修技術人員通過觀察故障機器人運行狀態，測試噪聲、運行軌跡、溫度、振動等參數的異常變化，再與正常狀態進行比較，憑借以往維修經驗做出故障診斷。第二階段是工業機器人的本地狀態監測與故障診斷模式，通過錯誤代碼提示機器人的故障信息，維修技術人員依據故障信息進行故障診斷，目前此種故障處理方式比較普遍。第三階段是基于網絡的遠程實時監控和故障診斷模式，目前還處于試驗研究階段。& I9 E2 B; Q6 P5 _
目前，瑞典的ABB公司開發了一款“遠程服務”平臺，ABB利用該平臺可以為客戶企業的工業機器人提供遠程實時監控和故障診斷服務，通過安裝在客戶企業現場的專用網絡服務箱接收機器人的故障信息，可以預判機器人可能出現的故障問題，并為客戶提供故障維修技術支持。與ABB的方案不同，日本發那科的工業機器人本身都支持遠程實時監控和故障診斷，其遠程服務系統不需要外加網絡設備，利用現有的TCP/IP有限網絡與客戶現場的機器人進行遠程溝通，對其進行遠程故障診斷，并協助故障現場的維修技術人員實施故障診斷和處理工作。
. |1 R6 o1 B: _, u& h; s& |目前，國內的工業機器人生產商還沒有推出遠程監控和故障診斷的應用系統，工業機器人的運行狀態監控和故障診斷還是依靠機器人單機自主報警，通過示教器顯示錯誤代碼，提醒維修技術人員完成相應的故障診斷和處理，但是在大多數情況下錯誤代碼并不能全面準確的反映故障問題根源，仍需要專業工程師在故障現場進行分析和維修[4]。因此，國內工業機器人遠程故障診斷技術還存在很大的提升空間。- G2 S4 n8 r! B" h3 K- `
2 工業機器人故障診斷技術的發展趨勢* {6 d& h. S( ~7 ]0 t
工業機器人故障診斷技術經歷了從現場經驗判斷到遠程診斷、從簡單到精密、從單機到網絡的發展過程。從近幾年工業機器人行業不斷推出的新產品來看，工業機器人故障診斷技術正在向著遠程化、網絡化、集成化和智能化的方向發展。; C Q7 e$ M( K" h5 A5 Z& z
2.1 故障診斷技術遠程化和網絡化2 n: P n2 ]/ ?- I1 r v+ W
工業機器人遠程故障診斷技術是將現代故障診斷技術、傳感器技術、視覺技術、計算機技術和專家系統等，與物聯網技術有機結合，通過對機器人運行狀態的遠程實時監控和網絡化跟蹤，實現對機器人故障的早期診斷和及時維修，并且能夠實現機器人運行狀態數據、故障信息、分析方法和故障診斷知識的網絡共享。; @# i# l. M# y" c9 X
基于物聯網的工業機器人遠程故障診斷技術在降低機器人的平均故障間隔時間、提高企業的生產效率和降低企業的生產成本等方面具有很大的優勢，是工業機器人故障診斷技術未來發展的一個重要方向。
) [! y9 P+ w% x; u8 p$ T2.2 故障診斷技術多源信息融合化
7 F4 y2 \' n* }0 D. p% z$ t0 j 隨著電子技術、信號檢測與處理技術、計算機技術、網絡通信技術以及控制技術的快速發展，使得利用計算機技術對獲得的多個傳感器信息在一定準則下加以自動分析、優化綜合處理，并完成預期決策成為可能。基于多源信息融合技術的故障診斷方法是通過實時監控機器人的運行狀態信息，比如機械的振動、異常聲音、溫度、壓力、轉數、輸出扭矩和輸出功率等，利用計算機技術融合這些數據信息，消除多個傳感器信息之間存在的冗余和矛盾[5]，降低不確定因素的影響，準確的完成故障問題根源的判定，是今后工業機器人故障診斷技術重點研究的方向。
2 M; ~$ ^. f8 z+ @# n2.3多種故障診斷方法集成化$ X# g, T$ @! L; O' B
目前，工業機器人的故障診斷方法主要包括基于信號處理的診斷方法、基于故障模型的診斷方法、基于神經網絡的診斷方法、基于粗糙集的診斷方法、基于遺傳算法的診斷方法、基于故障樹的診斷方法、基于專家系統的診斷方法和基于模糊集的診斷方法等，由于每種方法都有其固有的優點、缺點和不足，或者針對某些特定的情況有效，而對其他情況效果則不明顯。因此，利用各種故障診斷方法的優點，將多種診斷方法有機結合起來，實現優勢互補，提高故障診斷的準確性，使其能更好地滿足應用企業的需求，是今后工業機器人故障診斷技術需要繼續研究的方向。; F$ y+ Y& _1 m1 O
3結 語
- M; @7 |) D# _6 x 研究工業機器人故障診斷技術的目的是為了提高故障診斷的準確性和故障排除的及時性，確保工業機器人能夠安全穩定的運行。隨著工業機器人的功能越來越多，應用越來越廣泛，機械結構越來越精密，控制系統越來越復雜，對機器人的故障診斷技術提出了更高的要求。雖然經過機器人領域的技術專家多年的努力研究，現在已經提出多種先進的故障診斷方法，但是工業機器人故障診斷技術尚不完善，仍有一些工程應用問題需要更深入的研究。; i! u+ v7 S/ I; i x
參考文獻
, V9 o J" |1 ? _3 r7 i[1] 孫志杰,王善軍,張學鑫. 工業機器人發展現狀與趨勢[J].吉林工程技術師范學院學報,2011,27(7):61-62.8 \6 M0 H! a$ a r9 h, u. K5 S
[2] 王健,閔琳,汪杰,江文明,李星霖.機器人關鍵零部件的國產品牌破冰之道 [J].智慧工廠， 2016(04):6-15.+ M! O( Z1 f" C, I- _
[3] 曹文祥，馮雪梅.工業機器人研究現狀及發展趨勢[J].機械制造,2011(2):41-43.
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[5] 劉玲,張西,汪琳娜. 故障診斷技術的現狀與發展[J].電子測試,2016(Z1):62-63.
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