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本帖最后由 滾刀魚 于 2017-5-26 13:05 編輯
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明年又到評(píng)職稱的年限了，為了迎合那些評(píng)審人員只看論文發(fā)表和專利的篇數(shù)的愛好，臨時(shí)抱佛腳，抄了一篇，已發(fā)表。話說這些年版面費(fèi)是水漲船高呀！
! u& {* A; |: p$ r4 M. a! y工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
: B+ I7 E, Y6 t/ S$ _摘要：對(duì)國(guó)內(nèi)外工業(yè)機(jī)器人及其故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了簡(jiǎn)要的總結(jié)，明確了國(guó)內(nèi)外存在的差距，并對(duì)工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)未來的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了分析和展望。% T( O2 h5 C+ T
關(guān)鍵詞：工業(yè)機(jī)器人；故障診斷；發(fā)展現(xiàn)狀；發(fā)展趨勢(shì)5 e: T4 U( X% ~8 o- _
0引言
6 |9 ?7 Y# o1 \8 {' h 工業(yè)機(jī)器人是一種集機(jī)械、電子、控制、計(jì)算機(jī)、傳感器、人工智能等跨學(xué)科的先進(jìn)技術(shù)于一體的智能裝備, 對(duì)提高制造業(yè)的智能制造水平具有非常重要的意義，工業(yè)機(jī)器人作為現(xiàn)代制造業(yè)的主要自動(dòng)化裝備在國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域中應(yīng)用非常廣泛。目前，各個(gè)國(guó)家都非常重視工業(yè)機(jī)器人的技術(shù)研究，工業(yè)機(jī)器人的擁有量已經(jīng)成為衡量一個(gè)國(guó)家制造業(yè)綜合實(shí)力的重要標(biāo)志之一[1]。
" \# n, Q6 ~: Y" t; b 盡管工業(yè)機(jī)器人在現(xiàn)代制造業(yè)中起到越來越重要的作用，并在世界范圍內(nèi)，尤其在中國(guó)迅速普及，但是由于集多種高新技術(shù)于一體的工業(yè)機(jī)器人機(jī)構(gòu)精密復(fù)雜，對(duì)維修技術(shù)人員的專業(yè)技能提出了極高的要求。目前工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用企業(yè)普遍不具備自主維修的能力，當(dāng)機(jī)器人出現(xiàn)故障停機(jī)時(shí)，往往需要通知外部服務(wù)商到企業(yè)故障現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行診斷和維修，這個(gè)過程需要大量的等待時(shí)間，并且由于維修技術(shù)人員到達(dá)故障現(xiàn)場(chǎng)前不能全面詳盡的獲取故障機(jī)器人的日常運(yùn)行狀況、故障現(xiàn)象和故障發(fā)生前后的運(yùn)行數(shù)據(jù)，因此維修技術(shù)人員往往到達(dá)故障現(xiàn)場(chǎng)后也不能迅速地對(duì)故障做出準(zhǔn)確的診斷和處理，從而拖慢了恢復(fù)正常生產(chǎn)的時(shí)間，嚴(yán)重影響企業(yè)的生產(chǎn)節(jié)拍，加劇了停工企業(yè)的損失。因此，先進(jìn)的故障診斷技術(shù)對(duì)保證工業(yè)機(jī)器人高效穩(wěn)定的運(yùn)行是非常必要的。
/ h5 X$ c4 B( l8 y; t: Y) N0 F1 工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀8 g/ B2 S- x w# @2 R! W2 B/ t
1.1工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀
6 f$ r' y2 O. }& |% v, b 工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展可以分為三個(gè)階段：第一代是示教再現(xiàn)型機(jī)器人，主要由控制器和示教器控制機(jī)器人按預(yù)先引導(dǎo)動(dòng)作記錄下的信息重復(fù)再現(xiàn)執(zhí)行，目前制造業(yè)正大量的應(yīng)用；第二代是感知型機(jī)器人，帶有視覺、力覺等功能，可以對(duì)外界信息進(jìn)行反饋調(diào)整，目前已經(jīng)進(jìn)入工業(yè)應(yīng)用階段；第三代是智能型機(jī)器人，它具有感知和理解外部環(huán)境的能力，可以適應(yīng)外部環(huán)境的變化，目前尚處于試驗(yàn)研究階段。所以，當(dāng)前工業(yè)上應(yīng)用的主要是第一代和第二代工業(yè)機(jī)器人[2]。1 r: Q) D2 [0 r# T! s
目前，工業(yè)機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)先者主要是歐美國(guó)家和日本，歐美國(guó)家主要包括美國(guó)的Adept、艾默生和American Robot、德國(guó)的KUKA、瑞典的ABB和意大利的COMAU等公司的產(chǎn)品，日本主要包括安川、川崎、發(fā)那科、那智不二越、三協(xié)和愛普生等公司的產(chǎn)品。
|1 [2 i+ Z" O' L: I! b0 X 美國(guó)的工業(yè)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展起步比較早，早在1962年就研制出世界上第一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人，經(jīng)過多年的建設(shè)和發(fā)展，美國(guó)現(xiàn)在已經(jīng)成為工業(yè)機(jī)器人技術(shù)強(qiáng)國(guó)之一。日本開始工業(yè)機(jī)器人的研究和應(yīng)用比歐美國(guó)家要晚幾年，通過不斷的技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用，日本在微電子技術(shù)、機(jī)械電子一體化技術(shù)等工業(yè)機(jī)器人基礎(chǔ)技術(shù)上的研究始終保持世界領(lǐng)先地位，并且是當(dāng)今世界上名副其實(shí)的工業(yè)機(jī)器人技術(shù)頂尖強(qiáng)國(guó)。
8 {$ L$ E" y/ ?+ e( n4 `) J' f 近幾年國(guó)內(nèi)的工業(yè)機(jī)器人行業(yè)正在迅速崛起，目前國(guó)內(nèi)主要包括沈陽(yáng)新松、北京配天、北京時(shí)代、安徽埃夫特、廣州數(shù)控和上海新時(shí)達(dá)等公司的產(chǎn)品。雖然當(dāng)前國(guó)內(nèi)工業(yè)機(jī)器人的保有量已經(jīng)占全球的四分之一，并在工業(yè)機(jī)器人的技術(shù)研究上也取得了一定的進(jìn)步，但是國(guó)內(nèi)工業(yè)機(jī)器人的三大關(guān)鍵部件：高精度減速機(jī)、高精度伺服馬達(dá)及驅(qū)動(dòng)器和實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)還依然受制于國(guó)外企業(yè)[3]。因此，國(guó)內(nèi)工業(yè)機(jī)器人基礎(chǔ)技術(shù)的研究還有很長(zhǎng)一段路要走。
: ]- P5 ?6 b3 {- j( x1.2工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀
. H2 A6 k# X8 f! \' e: L 工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)的發(fā)展可以劃分為三個(gè)階段，第一階段是維修技術(shù)人員通過觀察故障機(jī)器人運(yùn)行狀態(tài)，測(cè)試噪聲、運(yùn)行軌跡、溫度、振動(dòng)等參數(shù)的異常變化，再與正常狀態(tài)進(jìn)行比較，憑借以往維修經(jīng)驗(yàn)做出故障診斷。第二階段是工業(yè)機(jī)器人的本地狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷模式，通過錯(cuò)誤代碼提示機(jī)器人的故障信息，維修技術(shù)人員依據(jù)故障信息進(jìn)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(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障診斷模式，目前還處于試驗(yàn)研究階段。6 e# t$ J" K, D# K. _6 g4 U5 i
目前，瑞典的ABB公司開發(fā)了一款“遠(yuǎn)程服務(wù)”平臺(tái)，ABB利用該平臺(tái)可以為客戶企業(yè)的工業(yè)機(jī)器人提供遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障診斷服務(wù)，通過安裝在客戶企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的專用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)箱接收機(jī)器人的故障信息，可以預(yù)判機(jī)器人可能出現(xiàn)的故障問題，并為客戶提供故障維修技術(shù)支持。與ABB的方案不同，日本發(fā)那科的工業(yè)機(jī)器人本身都支持遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控和故障診斷，其遠(yuǎn)程服務(wù)系統(tǒng)不需要外加網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，利用現(xiàn)有的TCP/IP有限網(wǎng)絡(luò)與客戶現(xiàn)場(chǎng)的機(jī)器人進(jìn)行遠(yuǎn)程溝通，對(duì)其進(jìn)行遠(yuǎn)程故障診斷，并協(xié)助故障現(xiàn)場(chǎng)的維修技術(shù)人員實(shí)施故障診斷和處理工作。' V8 \$ C+ t: ^) e
目前，國(guó)內(nèi)的工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)商還沒有推出遠(yuǎn)程監(jiān)控和故障診斷的應(yīng)用系統(tǒng)，工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控和故障診斷還是依靠機(jī)器人單機(jī)自主報(bào)警，通過示教器顯示錯(cuò)誤代碼，提醒維修技術(shù)人員完成相應(yīng)的故障診斷和處理，但是在大多數(shù)情況下錯(cuò)誤代碼并不能全面準(zhǔn)確的反映故障問題根源，仍需要專業(yè)工程師在故障現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行分析和維修[4]。因此，國(guó)內(nèi)工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程故障診斷技術(shù)還存在很大的提升空間。
) Y( ?* Y6 [ w$ H# M* D0 m6 z2 工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
6 i, h" Z2 w. b( Y: j 工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)經(jīng)歷了從現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)判斷到遠(yuǎn)程診斷、從簡(jiǎn)單到精密、從單機(jī)到網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程。從近幾年工業(yè)機(jī)器人行業(yè)不斷推出的新產(chǎn)品來看，工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)正在向著遠(yuǎn)程化、網(wǎng)絡(luò)化、集成化和智能化的方向發(fā)展。
. w/ Z. d4 S: L2.1 故障診斷技術(shù)遠(yuǎn)程化和網(wǎng)絡(luò)化
9 M0 t5 g. p/ u% i, i 工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程故障診斷技術(shù)是將現(xiàn)代故障診斷技術(shù)、傳感器技術(shù)、視覺技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和專家系統(tǒng)等，與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有機(jī)結(jié)合，通過對(duì)機(jī)器人運(yùn)行狀態(tài)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控和網(wǎng)絡(luò)化跟蹤，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人故障的早期診斷和及時(shí)維修，并且能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器人運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、故障信息、分析方法和故障診斷知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)共享。
) r6 @# Y, T/ g7 R3 n$ ]1 Y' F7 c+ E 基于物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)機(jī)器人遠(yuǎn)程故障診斷技術(shù)在降低機(jī)器人的平均故障間隔時(shí)間、提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和降低企業(yè)的生產(chǎn)成本等方面具有很大的優(yōu)勢(shì)，是工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)未來發(fā)展的一個(gè)重要方向。
9 v# N+ N& K$ g' x3 @. D" g. l2.2 故障診斷技術(shù)多源信息融合化, H1 A! x3 I `8 B, Y5 H
隨著電子技術(shù)、信號(hào)檢測(cè)與處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)以及控制技術(shù)的快速發(fā)展，使得利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)獲得的多個(gè)傳感器信息在一定準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析、優(yōu)化綜合處理，并完成預(yù)期決策成為可能。基于多源信息融合技術(shù)的故障診斷方法是通過實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)器人的運(yùn)行狀態(tài)信息，比如機(jī)械的振動(dòng)、異常聲音、溫度、壓力、轉(zhuǎn)數(shù)、輸出扭矩和輸出功率等，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)融合這些數(shù)據(jù)信息，消除多個(gè)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(zhǔn)確的完成故障問題根源的判定，是今后工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)重點(diǎn)研究的方向。
- u! d1 w3 r; y6 Y4 f4 {2.3多種故障診斷方法集成化3 i- g; ?, [1 ?) U$ p! q
目前，工業(yè)機(jī)器人的故障診斷方法主要包括基于信號(hào)處理的診斷方法、基于故障模型的診斷方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(tǒng)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(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn)和不足，或者針對(duì)某些特定的情況有效，而對(duì)其他情況效果則不明顯。因此，利用各種故障診斷方法的優(yōu)點(diǎn)，將多種診斷方法有機(jī)結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提高故障診斷的準(zhǔn)確性，使其能更好地滿足應(yīng)用企業(yè)的需求，是今后工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)需要繼續(xù)研究的方向。
1 y0 u( ?6 D% f. o5 n# }2 l! e3結(jié) 語(yǔ)3 o, Q, T( `4 }' B7 N0 ^4 A- W- a, B
研究工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)的目的是為了提高故障診斷的準(zhǔn)確性和故障排除的及時(shí)性，確保工業(yè)機(jī)器人能夠安全穩(wěn)定的運(yùn)行。隨著工業(yè)機(jī)器人的功能越來越多，應(yīng)用越來越廣泛，機(jī)械結(jié)構(gòu)越來越精密，控制系統(tǒng)越來越復(fù)雜，對(duì)機(jī)器人的故障診斷技術(shù)提出了更高的要求。雖然經(jīng)過機(jī)器人領(lǐng)域的技術(shù)專家多年的努力研究，現(xiàn)在已經(jīng)提出多種先進(jìn)的故障診斷方法，但是工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)尚不完善，仍有一些工程應(yīng)用問題需要更深入的研究。
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