工业机器人远程监控与故障诊断研究综述

郭海冰

摘要：远程监控与故障诊断技术随着信息技术、媒体技术以及现代通讯技术的飞跃发展，逐渐成为工业机器人领域研究的重点和热点。工业机器人通过远程监控与故障诊断技术的实施，可实现客户端实时、准确、可靠地对工业机器人运行状态进行远程监控与故障诊断。对工业机器人的安全隐患进行及早发现，并实时分析、诊断，迅速制订维修计划，这对企业提升维护水平、降低故障率，保障生产线的顺畅运行具有重要的战略意义和实用价值。

关键词：工业机器人；远程监控；故障诊断；研究综述

中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：2095-3178（2018）20-0362-01

引言

工業机器人作为一种结构精密复杂的机电一体化系统，若可以及时准确的预测故障，提前进行检修处理，消除隐患，才能从根本上解决故障问题。基于此，本文主要对工业机器人远程监控与故障诊断进行了简要的分析，以供参考。

1 工业机器人远程监控技术综述

1.1 互联网远程监控

就目前来看，工业机器人远程监控主要借助于基于互联网远程监控技术，Internet通讯技术、计算机可视化技术与虚拟现实技术实现远程监控功能，工业机器人远程监控技术有着雄厚的理论基础与良好的技术支撑。但是，在实际生活中，远程监控与故障诊断中的机密数据可能存在泄漏、篡改或者丢失的安全隐患，加强工业机器人远程监控与故障诊断中的数据安全研究势在必行。

1.2 远程信号采集、处理与融合

对工业机器人现场信号进行采集、处理与融合是实现工业机器人远程监控与故障诊断的基础。工业机器人现场信号采集后，从多传感器获取的信号不能直接用来评估、诊断和预测工业机器人的运行状态，因为多传感器信号的数据量很大，信息之间可能存在冗余和矛盾，很难直接进行分析和应用，必须对这些信号进行处理、变换和融合，提取能较准确反映工业机器人状态的信号特征值，通过建立这些信号特征值与性能、寿命和故障之间的映射关系，才能实现对工业机器人具体状态的可靠识别。工业机器人信号采集、处理及融合的方法逐渐从传统的单一的传感器向数字信号处理系统以及更加智能化的方向发展，国内外学术界对于这方面的研究正处于积极思索与探索阶段。

2 工业机器人远程故障诊断研究综述

2.1 故障诊断技术远程化和智能化

远程智能工业机器人实现的远程故障诊断技术主要结合了传感器技术、故障诊断技术、视觉技术、专家系统和计算机技术，有效地结合了物联网技术、计算机实时监控。R操作，并实现网络跟踪。机制。在机器人运行状态下，还可以共享状态数据、分析方法、故障信息和诊断知识。基于工业机器人的故障诊断技术，物联网的应用可以有效地缩短故障间隔，降低生产成本，提高企业的生产效率。因此，工业机器人的故障诊断技术将逐步向物联网的方向发展。

2.2 多种故障诊断方法集成

随着故障诊断技术的发展，国内外学者先后提出了基于解析模型的故障诊断、基于信号的故障诊断和基于人工智能的故障诊断等故障诊断方法[2]。其中，基于解析模型的故障诊断方法是构造系统的精确数学模型，利用可观测输入输出量获得残差信号来反映系统期望行为和实际行为之间的不同，然后通过对残差信号的分析来进行故障诊断；基于信号的故障诊断方法是利用信号处理的方法对获得的测量信号进行分析，提取与故障相关的频域或时域特征来进行故障诊断。机器人作为一个典型的非线性复杂系统，其数学模型极难建立，故障特征量也相互关联且难以提取，基于解析模型和基于信号的故障诊断方法在机器人系统中很难获得良好的性能。神经网络的出现为机器系统的故障诊断提供了一种新的思路，其本身具有的容错、记忆、联想和自学习等功能，极大地拓宽了故障诊断策略在复杂系统中的应用范围。

2.3 声发射技术应用

声发射（Acoustic Emission，AE）是指材料局部能量的快速释放而发出瞬态弹性波的现象。利用仪器检测、分析声发射信号并利用声发射信息推断声发射源的技术称为声发射技术。声发射有很宽的检测频带，可以避开一般的振动频带，获得更高的信噪比，对检测方向和形状不敏感。声发射检测适用于早期损伤、润滑失效、低速旋转机械、自身振动大等工况。

3 未来发展前景

工业机器人远程监控与故障诊断技术打破了传统数据传递、交换在时间和空间的限制，同时为保障工业机器人正常工作起到预防和调控作用，日益受到越来越多制造企业的高度关注和重视。随着德国“工业4.0”战略和我国“中国制造2025”规划的提出，智能制造已经成为全球制造业发展的新趋势，“智能工厂”与“智能生产”的新模式必将代替传统制造业陈旧模式，诸如工业机器人、智能机床、3D打印机等智能设备将会得到越来越多的运用，通过智能产品、技术、装备和新理念促进制造企业转型升级将是每个企业追求的目标。工业机器人是“智能工厂”与“智能生产”的代名词，毫不夸张地说，没有工业机器人就谈不上智能化车间。工业机器人远程监控与故障诊断技术是实施智能化生产的有利保障，因此，在制造业已经进入大数据时代的今天，工业机器人远程监控与故障诊断技术在不久的未来将会迎来大发展的明天。

4 结束语

随着现阶段工业机器人性能不断优化，具备多种功能，能够广泛应用在各个行业领域当中，逐渐提升了机械结构精密度，这样也就导致控制系统结构逐渐呈现复杂化，也相应提高了工业机器人的故障诊断技术要求。尽管机器人领域专家已经提升了对工业机器人的研究、开发力度，并且在此基础之上提出了多样化的故障诊断方法。随着科学技术的发展，机器人系统的结构也越来越复杂，人工神经网络必将成为机器人系统故障诊断的强有力手段，优化神经网络模型的结构、改进训练算法，提高自学习能力，是人工神经网络应用于故障诊断的发展方向。

参考文献

[1]设备远程监控运维解决方案[J].智慧工厂，2017（09）：14-17.

[2]朱景泉.服务机器人交互式地图构建与路径规划技术研究[D].哈尔滨工业大学，2017.

[3]文潇.基于工业物联网的机器人测试系统与远程监控平台的研究[D].安徽工程大学，2016.

[4]刘磊.工业机器人远程监控诊断服务系统的设计开发[D].大连理工大学，2014.

[5]张爱民，孔得鹏，王倩.工业机器人的远程监控与诊断系统设计[J].机械，2010，37（10）：45-47.