碼垛機器人健康狀態評估與診斷方法研究

周明，劉軍，，胡曉青

（1.北京物資學院信息學院；2.北京物資學院物流技術工程研究中心，北京 101149）

1 設備健康狀態評估與診斷的發展

由于計算機技術的不斷提高，物流設備越來越自動化和智能化，其內部構造也變得越來越復雜，由于過大負載或長時間工作，任何機器的性能都會不斷地發生退化，最終會出現功能失效等問題。物流設備健康狀態評估與診斷是指實時監測設備運行動作和狀態，根據物流設備的運行狀態和動作判斷該設備的健康狀態，設備健康狀態的評估與診斷經歷了3個階段。第一階段主要以基于故障的事后維修或定期維修為主，維修作為一種維護設備健康狀態的有效方式，在一定程度上可以保證設備的健康程度。起初，當機器發生故障停止運作之后再進行診斷和維修，這樣既影響工作效率又增加了維修成本。隨后又出現了計劃檢修，是基于每隔一段時間對設備進行一次檢查對其健康狀態進行評估。第二階段主要是傳統的基于設備狀態的維修(conditionbasedmaintenance,CBM)，這種維修方式通過實時監測當前設備的健康狀態，并采用簡單的閾值法作為評判當前設備健康狀態的標準，以閾值為界限，低于閾值不進行維修操作繼續監控設備的健康狀態指標，高于閾值，馬上進行維修。這種只在出現設備異常狀態后才進行的合理維修，可以較大程度地減少維修費用和維修帶來的停機時間。這種維修方式有效避免了維修過度和時效性差等問題，隨著CBM理論以及設備預測與健康管理技術的發展，第三階段主要是基于狀態的故障預測維修，設備預測和健康管理技術最初是用于修復飛行器與原部件狀態的技術。設備預測和健康管理技術主要是利用傳感器技術、計算機技術、通信技術和智能算法分析技術等，提取數據科學地分析出設備當前的健康狀態，并在此基礎上預測其走向，為接下來設備的健康管理措施提供依據。設備預測與健康管理技術一般用在機械設備的健康狀態評估中，在風力發電機的健康狀態評估中，航空發動機的健康狀態評估中，電力設備的健康狀態評估中以及基于狀態監測的車輛技術狀態評估中也都有應用，主要采用的方法有模型法、層次分析法、模糊綜合評估法、神經網絡法、貝葉斯網絡發等；設備健康狀態評估基于的參數主要包括傳感器所提取的特征參數、設備的規格參數、設備的歷史運行參數等；設備健康狀態的評估主要是利用設備的當前狀態參數和歷史運行參數，選擇合適的評估方法對其健康狀態進行分析和綜合，得到一個反應設備當前狀態的結果。從而達到設備健康管理的目的。

2 碼垛機器人的運行故障分析

碼垛機器人作為物流生產線的核心設備之一，負責物品的分揀、揀選和碼垛，在貨物的流通過程中發揮著至關重要的作用，碼垛機器人發生故障，將影響物流倉儲生產線的正常作業。了解碼垛機器人運作過程中有哪些部件易發生故障以及發生故障的類型，對碼垛機器人在健康狀態評估和使用過程中該如何維護該設備具有重要的意義。碼垛機器人一個搬運工作周期的動作，具體如下：手臂放下→手爪抓包→手臂上升→腰部旋轉→腕部旋轉→手臂放下→手爪放包→手臂抬起→腰部旋轉→腕部旋轉，箱體碼垛運動過程中存在的故障總結分析如下。

2.1 抓取包故障

抓取包故障是指碼垛機器人在手爪抓包和放包的作業過程中，由于箱體的傾斜或定位裝置故障導致定位不準以至于機器人手爪抓取貨物的位置不準從而造成故障，以及在碼垛的過程中當箱體傾斜到一定程度時可能出現箱提掉落等情況導致不能繼續碼箱等。再者，由于碼垛機制故障，箱體碼錯位置，繼續進行碼垛作業，可能發生撞箱如果監測到這幾種故障，應該立即采取措施并及時糾正。

2.2 手臂升降故障

物流倉儲下的碼垛機器人主要負責使生產線上的物品在脫離生產線后堆放到指定位置供下一個環節使用。碼垛機器人的起升降機構主要由驅動電機、聯軸器、減速器、鋼絲繩、卷筒和滑輪等部分組成。機械臂的升降主要通過電機驅動鋼絲繩作用聯軸器帶動機械臂實現箱體的抓放和箱體的移動等工作。機械臂在升降過程中鋼絲繩斷裂及運行不穩定產生的晃動現象不可避免，這對碼垛機器人機械臂抓取的箱體產生影響，甚至出現抓手松動，箱體掉落等現象。

2.3 旋轉機構故障

碼垛機器人的旋轉機構由減速器輸出軸帶動標準直齒輪副進而帶動旋轉軸旋轉，實現旋轉機構運動。主要有腰部旋轉和腕部旋轉兩個動作。目的是把生產線上的貨物通過碼垛機器人抓取到碼垛的區域內進行碼垛。齒輪長時間運作、摩擦，過熱可能導致齒輪故障。如果在正常的使用過程中碼垛機器人的機械臂停止旋轉且時間過長，系統若監視到這種情況后，判斷為設備已經故障，發出故障信號，提示相關人員注意并檢查設備健康情況。

2.4 電機故障

電動機的故障根據部件是否帶電可分為電氣故障和機械故障。電氣故障是指帶電體及其附屬機構，包括定子繞組、轉子繞組、電刷等故障；機械故障是指非帶電體的故障，包括軸承、轉軸、端蓋、機殼、風扇等故障，造成電動機不能正常運作的原因主要包括：（1）電源電壓不符合額定電壓。電壓過低于額定電壓，導致電機啟動后達不到額定轉速，以至于電機電流過大，繞組溫度升高，甚至冒煙燒毀；電壓過高超出額定電壓，導致電機超速工作，長時間使電機過熱而損壞。（2）電機負載不符合規格。由于貨物本身太大，電機負載超過額定值，或者碼垛機器人其他部分出現卡頓，阻止電機動作致使電機負載過大。如果電機長時間過載運行，將會導致電機轉速過低、電流變大、繞組的溫度隨之升高，最終導致電機故障。因此必須經常監視電動機的電流，防止過載。

3 碼垛機器人健康評估與診斷的研究現狀及發展趨勢

王海靜的基于多傳感器信息融合的碼垛過程監控與故障診斷的研究中，提出了將視覺和內部傳感器信號感知信息融合監控診斷的方法。分析了單獨使用視覺或內部傳感器進行系統監控的不足之處，在此基礎上，針對碼垛機器人的碼垛過程、產品的安全性等要求，將多傳感器信息融合技術應用到碼垛系統中，并以信息融合技術理論知識為基礎，總結得到碼垛系統的多傳感器信息融合的基本原理圖、所采用的結構形式以及信息融合故障檢測方法。針對碼垛機器人多傳感器系統的特性和現場環境特點，總結出系統常見的故障類型，并采用模糊BP神經網絡信息融合方法實現對碼垛系統的故障監控和診斷。

劉久富、陳珂等人基于含不可觀變遷Petri網的碼垛機器人零件加工系統故障檢測方法，對Petri網在機器系統故障診斷中的應用進行了研究，建立了Petri網系統模型，應用基本可達樹故障檢測算法進行檢測。

王瑞芳、劉林等在機器人系統的故障預測技術研究提到將故障預測與健康管理(PHM)技術應用到機器人系統的維護中。論述了PHM關鍵技術——故障預測技術的特點和研究內容。對故障預測技術進行分類和分析，總結出各種預測方法的特點。最后提出了基于統計過程控制(SPC)進行故障預測的方法。

上述學者將健康狀態評估與診斷技術應用于碼垛機器人運行監測之中，取得了一定的成果，為以后的學者研究該設備的健康狀態評估與診斷指導了一個新的發展方向。然而相對于健康狀態的評估與診斷技術在航空飛行器領域的應用，其在碼垛機器人上的運用還處于探索階段，真正投入到物流上碼垛機器人健康狀態診斷的實例并不多，該技術在碼垛機器人上的運用仍然需要更多的研究和創新。

4 碼垛機器人健康管理系統的設計方案

用于碼垛機器人健康狀態評估的健康管理系統的設計應該包括設備監測系統、數據處理系統、健康評估系統、故障時間預測系統以及維修決策系統組成。

（1）設備監測系統主要是對當前設備的狀態信息進行實時監測，由多傳感器組成傳感網絡進行實時監控，其位置的安放應該有效覆蓋整個設備涉及到的應檢測的零件和局部部位，并且將所測實時數據通過網絡傳輸到系統終端，由于用于物流生產線的設備體型較大，且1臺終端所能外擴的數據采集模塊有限，故采用1臺檢測機對應管理1個傳感器網絡。

（2）數據處理系統由兩部分組成，首先在傳感器采集設備的特征信號（振動信號，溫濕度信號，視覺圖像信號）時，進行初步的數據處理，在提取特征信號時，利用成熟的技術手段，算法等降低噪聲或者其他干擾信號的影響。然后對終端接收到的數據進行處理，首先是驗證數據是否正確。通過于本地服務器數據進行校驗，若服務器中存在該設備信息，則接入反應該碼垛機器人狀態信息的數據，存儲數據。

（3）健康評估系統用于判斷當前的健康狀況，一般設置為定期或不定期地對設備狀態做出評估，以規則庫為核心，經過數據處理系統處理過的數據，導入特定的應用程序，由程序中的規則庫對讀取的數據進行處理。如果數據正常，按常規規律波動，則說明設備良好，若數據波動較理論數據波動較大或完全不一樣，做出故障判斷信息，根據設備性能衰退趨勢的分析和決定設備隱形故障的關鍵因素（時間，工作強度）制定出設備健康狀態分級標準，以便之后在此標準下進行維修保養等操作。

（4）維修決策系統以數據庫為核心，存儲著大量的設備維修解決方案，這些方案的設定來源基于不同的歷史數據導致的健康評估分級指標，對于每次健康評估分級指標，若系統數據庫中有匹配的信息，系統直接調用其解決方案進行設備的維修決策。若系統數據庫中沒有與之匹配的信息，則報警，由設備管理員根據健康評估分級指標提出設備的維修方案進行維修，觀察后效，如果效果明顯，則把維修方案添加到數據庫中，供以后使用。

碼垛機器人是機械和計算機技術結合的產物，對于碼垛機器人的研究重點更多的是在其路徑的優化和運動學等方面，就其設備監測方面研究較少。本文主要采用無線傳感器網絡進行特征信號的提取，然后利用健康管理系統進行設備的健康狀態的評估和維修決策。隨著傳感器技術、數據處理技術、計算機技術、網絡通訊技術、人工智能技術、并行計算軟件和硬件技術等相關技術的發展，尤其是人工智能技術的進步，利用多傳感器融合技術來提取碼垛機器人的狀態信息更準確，多傳感器數據融合將成為未來復雜工業系統智能檢測與數據處理的重要技術，其應用領域將不斷擴大。

多傳感器融合技術有以下兩點優勢，①可以克服利用一種信息判斷機器故障和不可靠現象。②避免不同的故障可能以同一征兆形式表現出來誤判斷操作。對同一部位多中特征信息綜合得到的結果更能反映當前設備的真實情況。只有從多方面獲得關于同一對象的多維信息，并加以綜合利用，才能對設備進行更可靠更準確地診斷。多傳感器數據融合不是一門單一的技術，而是一門跨學科的綜合理論和方法，并且是一個不太成熟的新研究領域，尚處在不斷變化和發展過程中

5 結語

本文首先介紹了碼垛機器人運行過程中健康狀態評估與診斷技術的發展歷程，從最初的人工維修、計劃檢修發展到基于無線傳感網絡的健康管理系統。分析了碼垛機器人使用期間可能出現故障的部位以及常見故障產生的原因，在國內外設備健康評估與診斷的研究基礎之上介紹了碼垛機器人的監測與診斷研究現狀。設備健康狀態的評估與診斷理論研究及應用已經相當成熟，最早廣泛用于航天飛行器的健康狀態監測上，碼垛機器人很多研究是關于其軌跡和路徑的優化以及運動學等方面，而對碼垛機器人的健康狀態評估與診斷的應用起步比較晚，理論及應用還不夠成熟，仍然有很大的發展空間。