基于多傳感器的工業機器人故障信息采集平臺研究

王少愚

(江漢大學 智能制造學院,湖北 武漢 430056)

0 引言

新時期背景下,工業領域的技術革新不僅為我國社會的全面發展提供了便利,也為我國居民生活水平的提升夯實了最為重要的工業基礎。在工業機器人智能化水平不斷提升、應用范圍持續擴大的情況下,頻繁的機械運動以及日益復雜的作業環境使工業機器人部件終日受振動、油污、負載、溫度等影響,整體工業生產系統故障頻發。基于此,想要最大程度發揮工業機器人的生產價值,借助工業生產活動為社會發展提供助力,就一定要全面降低工業機器人的故障概率。利用更智能的技術平臺,幫助技術人員充分掌握工業機器人的運行狀態,以待及時發現并解決故障隱患[1-3]。

現階段,比較主流的工業機器人運維模式有3種,即事后維護、周期性維護和預防性維護,其中預防性維護的效果最佳、效益最高。因此,本文以預防性維護為切入點,構建適用于大部分工業生產環境的工業機器人故障信息采集平臺,期望能夠通過全天候檢測工業生產系統的模式,掌握工業機器人在不同階段的實際運行情況,并結合實際生產環境與作業需求對未來一段時間內工業機器人發生故障的概率進行預測,進而及時做好相應的檢修準備工作,盡力減少非計劃性的工業機器人停機時間,避免造成更高的經濟損失。

1 故障信息采集平臺需求分析

工業機器人的伺服電機會在其正常運行的狀態下,以相對穩定的狀態帶動各個機械部件運動,這一過程中機械部件相互碰撞、摩擦所產生的振動信號、摩擦溫度也是趨于平穩的。基于此可知,在機械部件振動幅度變高、速度變快或機械部件區域溫度等異常的情況下,即使整體工業生產系統還可以保持相對穩定的生產狀態,但如果不能針對異常情況進行故障分析與處理,便可能導致小隱患逐漸發展為大的故障問題[4]。因此要建立起能夠全天候檢測工業機器人各個部件運行狀態的平臺,以便于及時發現故障并實時向技術人員傳輸機器人運行狀態數據,提示其在有需要的情況下及時開展檢測與維護、修復工作[5]。

綜上,針對工業機器人的作業特點,要求適配于工業機器人生產需求的故障信息采集與分析平臺具備如下幾方面特征:

(1)精準采集數據。針對工業機器人的故障表征,配置諸如溫度感應、振動感應、轉速感應等多種傳感器,且各傳感器要與平臺中心處理節點保持順暢通信,以此確保技術人員能夠充分掌握工業機器人運行狀態。

(2)實時數據分析。順應工業機器人的實際作業流程,即時采集各構件的信息并進行精準分析。

(3)精準預測故障。相關平臺不僅要精準采集工業機器人運行過程中的各種故障隱患,還要具備相應的數據資源庫與歷史信息副本,以便在長期總結故障特點與規律的前提下,幫助技術人員更好地預測后期可能出現的機械故障。

2 故障信息采集平臺硬件設計

隨著工業領域的發展,各工業企業中的生產線路也在不斷升級,因而故障采集與檢測系統也需要順應工業機器人的升級節奏而有所創新。為滿足故障信息采集平臺后期的升級需求,在進行硬件設計之前,需要基于該平臺后期的升級需求而預留一定的升級拓展空間[6]。本研究利用模塊化的設計模式,直接使用具有良好接口資源的成熟處理器(型號為STM32F407)作為信息采集平臺的控制核心,進而根據工業機器人各構件的故障表征特點,分別串聯溫度傳感器、轉速傳感器以及振動傳感器,輔以ZigBee無線傳輸技術模塊達成各個節點之間的即時通信。故障信息采集平臺硬件結構,如圖1所示。

圖1 故障信息采集平臺硬件結構

為避免故障信息采集平臺影響到工業機器人的穩定運行,本設計將各采集節點硬件模塊的重量與體積控制到最小的程度。同時,配合控制器系統選擇能精準銜接系統I/O接口并順暢通信的各類傳感器。在平臺投入使用后,利用平臺內部程序采集工業機器人的運行數據,利用ZigBee無線傳輸模塊將數據以及采集時間、體積等相關信息打包上傳于工業機器人監控與數據處理中心。為保障整體平臺運行的穩定性,避免平臺供電系統對工業機器人運行效果造成影響,本設計不僅選用更安全的鋰電池進行供電,還采用多監控模塊輪番采集信息模式,保障每一套采集模塊在非作業時間時能夠降低供能進入睡眠模式,以增加節點的續航能力。除此之外,平臺硬件結構還包含聲音傳感器以及告警模塊,保障在采集并分析出工業機器人異常運行狀態的情況下能夠及時向工作人員發布告警信息,引導工作人員及時停機維護。

3 故障信息采集平臺軟件設計

3.1 工業機器人故障信息節點軟件設計

采集節點軟件運行流程如圖2所示。接通電源后,采集節點會先清除各個傳感器和無線傳輸模塊中殘存的數據,再讀取預先輸入到該節點之中的平臺ID信息,等待平臺根據工業機器人的運行狀態與檢測需求發布任務信息。節點在接收到平臺的任務信息后需要分析并執行指令。如假設平臺發布的是數據采集信息,該節點會控制各個傳感器收集信息,同時讀取鋰電池的電壓值,將電池電量、傳感器采集信息等數據打包發送至平臺數據處理中心。信息發送后,分時段檢測平臺是否接收到信息,最后等待平臺反饋。在平臺反饋告警信息的情況下,需要根據具體的故障類型播放與之對應的預設告警語音,通知現場作業人員前來處理。完成上述操作后,采集節點回歸等待指令的狀態,一旦長時間未接收到相關指令號,采集節點便會控制鋰電池降低電能輸出,自動進入睡眠狀態,以降低電量能耗。

圖2 采集節點軟件工作流程

3.2 工業機器人故障信息預處理

工業機器人的運行狀態比較特殊,因此故障采集平臺所能采集到的數據信息也比較復雜。為避免平臺每采集到特殊信息都要向工作人員發出警告,影響工作人員的正常作業。本次設計在原始機系統的基礎上增設了工業機器人故障數據預處理功能,即利用系統分析與處理故障噪聲的方法,精準提煉出冗雜故障信息中陳舊、重復的數據信息,以此優化信噪比例,讓數據信息的處理結果更高效、精準。其流程如下:(1)數據采集。平臺通過各傳感模塊收集工業機器人運行過程中的各類數據源,包含振動頻率、溫度等。(2)數據清洗。對已采集的數據進行分析與篩查,重點剔除其中的不完整、重復、無關或不準確、無意義的故障信息,而后主動填補缺失值,處理異常數值。(3)數據集成。將來自溫度、振動等來源于不同傳感器的數據進行整合以及合并,重點分析并提出其中的重復數據。(4)數據轉換。承接上一步驟,對保留下來的數據信息進行歸一化、標準化、離散化操作,以此為后續的數據分析與建模作業夯實基礎。(5)數據規約。對數據進行壓縮、抽樣、特征選擇等處理,以便更好地支持后期的數據分析與告警作業。

3.3 工業機器人運行狀態監控平臺軟件設計

工業機器人運行狀態監控平臺便是指平臺硬件模塊中的數據匯總中心,其不僅需要負責接收各個傳感器以及采集節點所采集、傳輸出的數據信息,還要完成采集節點資源管理配置、數據預處理、數據特征提取、數據儲存等各種功能。本次監控平臺軟件設計開發工作的主要設備為X86計算機,正式投入使用后支持在Windows10以上的PC端、智能手機以及智能平板等各終端中運行,其結構如圖3所示。

圖3 工業機器人運行狀態監控平臺

工業機器人運行狀態監控平臺能夠利用ZigBee無線傳輸技術全面接受各個采集節點中收集的工業機器人運行信息,并將這些信息內容以數據、圖表等可視化的形式展現在工作人員終端顯示屏之中,以便于工作人員隨時隨地觀測工業機器人的運行狀態、分析其故障隱患。同時,該平臺還會將采集到的數據信息全面儲存于中心數據庫中,而后提取相關信號中關于工業機器人故障的特征信息,將其與故障數據庫中的既有故障特征數據對比,以此來分析工業機器人是否存在故障抑或是風險隱患。

該平臺在明確工業機器人中存在故障時,觸發報警模塊發出告警信息,引導相關工作人員及時檢查并維修相關問題,避免造成更高的損失。除此之外,工業機器人運行狀態監控平臺還能夠對各個采集節點、傳感器模塊等進行精細化配置為故障診斷和預測提供實時和準確的工況數據,從而實現系統的智能化和集中化的管理。

4 結語

總而言之,針對現階段工業機器人機械構件的磨損、故障隱患,既有的檢測手段以及檢測系統已經無法滿足當代工業領域實時、高效的檢測要求。本文所提出的工業機器人故障信息采集平臺能夠對機器人故障信息進行收集與分析,進而實現復雜機械設備的預防性維護,具備進一步研究與推廣應用的價值。