基于运动模式划分的工业机器人健康监测方法.pdf

2024 年 第 45 卷 第 1 期（总第 213 期）Vol.45 No.1 2024（Sum No.213）中 北 大 学 学 报（自然科学版）JOURNAL OF NORTH UNIVERSITY OF CHINA（NATURAL SCIENCE EDITION）基于运动模式划分的工业机器人健康监测方法张中伟1，王传刚1，韩炎序1，张超1，李乃鹏2，张帅3（1.华电莱州发电有限公司，山东 莱州 261441；2.西安交通大学 现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室，陕西 西安 710064；3.华电电力科学研究院有限公司，浙江 杭州 310030）摘 要：由于工业机器人存在多运动模式耦合的问题，传统的健康监测方案需要在每个关节处单独安装传感器，难以满足实际工业现场需求。本文以6关节工业机器人为研究对象，基于振动信号研究了多运动模式切换场景下工业机器人的健康监测方法。首先，通过跳变点算法实现机器人运动模式划分，获取不同运动模式对应的信号区间。其次，对不同运动模式的信号分别提取监测指标。最后，基于控制图法实现工业机器人不同关节的健康监测。在工业机器人退化实验数据中验证了本文所提方法，表明本文所提方法能够在仅使用两个振动传感器的条件下实现机器人6个关节的健康状态监测。本文所提运动模式划分算法在对大量历史退化数据进行分析时，所需运行时间更短、单次精度更高且重复性更好。本文提出的方法能够在使用少量传感器的条件下，有效避免运动模式耦合和采样信号的差异可能导致的监测结果误判，使得监测结果更加精准可靠，适用于实际工业现场的工业机器人健康状态监测。关键词：工业机器人；健康监测；运动模式划分；控制图法中图分类号：TH17 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1673-3193.2024.01.002引用格式：张中伟，王传刚，韩炎序，等.基于运动模式划分的工业机器人健康监测方法 J.中北大学学报（自然科学版），2024，45（1）：12-21.ZHANG Zhongwei，WANG Chuangang，HAN Yanxu，et al.Health monitoring method of industrial robots based on motion pattern division J.Journal of North University of China（Natural Science Edition），2024，45（1）：12-21.Health Monitoring Method of Industrial Robots Based on Motion Pattern DivisionZHANG Zhongwei1，WANG Chuangang1，HAN Yanxu1，ZHANG Chao1，LI Naipeng2，ZHANG Shuai3（1.Huadian Laizhou Power Generation Co.，Ltd.，Laizhou 261441，China；2.Key Laboratory of Education Ministry for Modern Design and Rotor-Bearing System，Xi an Jiaotong University，Xi an 710064，China；3.Huadian Electric Power Research Institute Co.，Ltd.，Hangzhou 310030，China）Abstract：Due to the problem of multi-motion mode coupling of industrial robots，the traditional health monitoring scheme needs to install sensors at each joint separately，which is difficult to meet the needs of actual industrial field.A 6-joints industrial robot is taken as the research object，and the health monitoring method of industrial robot in multi-motion mode switching scenario is studied based on vibration signals.Firstly，robot motion modes are divided by jump point algorithm，and signal intervals corresponding to dif文章编号：1673-3193（2024）01-0012-10收稿日期：2023-09-28基金项目：国家自然科学基金资助项目（52375121）作者简介：张中伟（1972），男，技师，主要从事能源动力方面机械设备状态监测的研究。通信作者：李乃鹏（1991），男，副教授，博士，主要从事机械装备状态监测、剩余寿命预测与智能运维方法的研究。E-mail：。（总第 213 期）基于运动模式划分的工业机器人健康监测方法（张中伟等）ferent motion modes are obtained.Secondly，the monitoring indexes are extracted from the signals of different motion modes.Finally，the health monitoring of different joints of industrial robots is realized based on the control chart method.The proposed method is verified by the experimental data of industrial robot degradation.It shows that the proposed method can realize the health status monitoring of 6 joints of the robot with only two vibration sensors.The motion pattern partitioning algorithm proposed in this paper costs shorter running time，has higher single precision and better repeatability when analyzing a large number of historical degraded data.The proposed method can effectively avoid the misjudgment of monitoring results which may be caused by the difference of motion mode coupling and sampling signal under the condition using only a few sensors，making the monitoring results more accurate and reliable，and more suitable for the health status monitoring of industrial robots in actual industrial sites.Key words：industrial robot；health monitoring；motion mode division；control chart method0引 言随着劳动力的日益短缺及劳动力成本的不断增长，大量的劳动密集型生产企业需要转型升级。工业机器人由于具有通用性强、高效可靠、重复精度高等优点，在传统制造业等劳动密集型产业的转型升级中发挥着重要的作用，在企业提高生产效率、改进产品质量和一致性、降低企业生产及劳动力成本等方面起到关键作用1。工业机器人作为一种结构精密复杂的机电一体化系统，集机械工程技术、电子工程技术、信息传感器技术以及计算机科学技术于一体，一旦发生故障，不仅需要较高的维修保养费用，甚至会严重威胁生产过程的安全。因此，亟待开展工业机器人的健康监测研究，进而全面掌控其健康动态，以保障生产质量，提高生产效率2。针对工业机器人机械传动部件健康监测问题的研究，主要参考依据包括机器人运动过程中的动力学参数、电流信号和振动信号等。基于动力学参数的健康监测研究方面，Sneider等3通过建立工业机器人基于观测器的非线性数学模型来获取其运动过程中的信息，并运用参数估计方法通过与已定参数进行比较对工业机器人进行健康监测。Endo等4基于控制系统的动态模型进行实时健康监测，通过比较工业机器人控制器的传递特性和各种故障类型的故障模型函数来识别故障。基于电流信号的健康监测研究方面，Borgi等5基于工业机器人控制器中的三相电流数据，经过特征提取与特征筛选后，建立特征与机器人精度误差之间的多元映射关系。Chen等6从6轴工业机器人的控制器中采集反馈电流信号，并利用连续小波变换将其转换为时频图像，将去噪的时频图输入紧凑型卷积Transformer中实现工业机器人的复合故障诊断。Jiang等7将最大相关峰度反卷积和完全集成经验模态分解相结合，对原始电流信号进行预处理，然后，从中提取退化指标，并利用改进的BP神经网络对减速器剩余寿命进行预测。振动信号作为常规的无损监测技术，被广泛应用于关节减速器的状态监测与诊断。振动测量和分析被认为是旋转机械最有效的状态诊断方法8。Jaber等9基于振动信号提取方差作为监测指标，通过对不同故障的工业机器人执行100次拾取动作，计算不同故障下方差的均值，再据此使用控制图方法对PUMA 560第 3 关节进行健康监测。Vaga等10通过加速度传感器采集机器人满载运行时的振动信号，并计算得到信号的频谱，通过工业机器人振动的测量和评估振动监测的方法对工业机器人进行健康监测。Bosen等11针对工业机器人关节减速器在不同工况下电流幅值差异大的问题，提出了基于维纳过程的多任务阶段退化模型，并根据不同任务阶段设置失效阈值的方法，较好地描述了谐波减速器在多任务运行条件下的退化过程。Kim等12提出了一种基于相位的时域平均方法，该方法能够从原始振动信号中提取出含有故障信息的残差信号，并根据从残差信号中提出的特征来评估机器人减速器的健康状态。Zhi等13利用联合小波区域相关阈值去噪算法对原始振动信号进行去噪，然后，利用CNN提取特征，最后，通过LSTM网络识别故障类型，完成了谐波减速器的故障检测。除了利用振动和电流信号对关节减速器进行状态监测以外，温度监测14、红外热成像15和磨132024 年第 1 期中 北 大 学 学 报（自然科学版）粒分析16等都被用来监测关节减速器健康状态。通过文献调研可以发现，基于外部振动信号的工业机器人健康监测是通过安装于机器人腕关节处的加速度传感器来采集机器人运行过程中的振动信号数据，然后，从信号数据中提取退化指标来反映机器人的健康退化，研究对象为仅包含单个运动模式的工业机器人。然而，对于实际工业场景，工业机器人在执行特定作业任务过程中往往存在多运动模式的切换。对于传统基于振动信号的监测方法，一方面，考虑到对多个腕关节分别布置加速度传感器成本较高；另一方面，考虑到多运动模式的耦合以及单次振动信号数据采样样本内所包含运动模式的差异性，如果直接针对单次振动信号数据采样样本提取退化指标，将无法实现精确的健康监测功能，甚至会造成健康状态的误判。图 1 为工业机器人退化实验过程中两次采集的振动信号样本对比。可以看出，相同的采样方案设定下（采样时长、采样间隔、采样频率等参数均相同），由于包含的运动模式不同，导致不同时刻两次采样所采集的振动信号数据存在明显的差异，故针对全部样本计算健康指标并进行健康监测不具有实际参考意义。本文基于振动信号研究了在仅使用少量传感器的条件下，实现多运动模式切换场景下的工业机器人机械传动部件健康监测方法。首先，通过联合多物理源信号实现工业机器人运动模式划分，获取不同运动模式对应的信号区间。其次，针对运动模式信号分别提取退化指标。最后，基于控制图法实现了工业机器人不同机械传动部件的健康监测，以提高工业机器人健康监测的可靠性和精确性。1跳变点识别算法1.1跳变点识别理论对于信号x1：n=(x1，xn)，若其中存在单个跳变点xk，则从统计学角度满足S(x1：k-1)+S(xk+1：n)S(x1：n)，（1）式中：S()为表征信号统计属性的函数，如二次累加和函数为S(x1：n)=i=1nxi-x 1：n22，其中，x 1：n表示数据序列x1：n的均值。多跳变点问题为单个跳变点问题的延伸。若有m个跳变点以及它们的位置1：m=(1，m)，每个跳变点位置都是1到n-1之间的整数，定义0=0和m+1=n，并且假设跳变点位置按照单调递增排序，即当ij时，i1 do4）获取分段信号最后一个跳变点：cpi=last(cpi-1-1)；5）i=i+1；end while输出跳变点集合：cp。1.3跳变点识别结果评价指标为了定量评价跳变点识别算法结果的准确性，引入了3个评价指标：精确率（Positive predictive value，PPV）、召 回 率（True positive rate，TPR）和 F117。假设目标跳变点集合为tini=1，跳变点算法获得的跳变点集合为pimi=1，根据算法获取的跳变点与两个集合间的所属关系计算相应条件下的跳变点数量，分别用真正例TP、假反例FN、假正例FP和真反例TN来表示，具体定义过程见表 1。精确率表示跳变点算法获得的跳变点集中真正属于目标跳变点集的跳变点个数，占跳变点集表 1真正例TP、假反例FN、假正例FP和真反例TN定义Tab.1True example TP，false counterexample FN，false positive example FP and true counterexample definition TN属于目标跳变点集iti不属于目标跳变点集iti属于跳变点算法获得的跳变点集ipiTPFP不属于跳变点算法获得的跳变点集ipiFNTN152024 年第 1 期中 北 大 学 学 报（自然科学版）总个数的比例，计算表达式为PPV=TPTP+FP。（13）召回率表示跳变点算法获得的跳变点集中真正属于目标跳变点集的跳变点个数，占目标跳变点集总个数的比例，计算表达式为TPR=TPTP+FN。（14）F1是准确率和召回率的调和平均数，计算表达式为F1=2PPVTPRPPV+TPR。（15）2基于运动模式划分的工业机器人健康监测方法流程基于运动模式划分的工业机器人健康监测方法流程如图 2 所示。下面详细阐述该方法的实施步骤。1）获取不同运动模式的运行时长、振动信号和电流信号。在布置规划轨迹算法时，需确定每种运动模式的运行时长。假设有p种运动模式，获得的运行时长集合为T=(t1，ti，tp)，获取的振动信号为y1：n=(y1，yn)，电流信号为z1：n=(z1，zn)。2）对采集的振动信号进行降采样。一方面，是为了减少算法计算量，另一方面，是为了增强跳变效应。首先，将采集的振动信号y1：n=(y1，yn)用lwin长度的窗口去切分，获得m=n/lwin+1段信号，且每段信号表示为y(k-1)lwin：klwin，k=1，2，m，其中，n为采集的振动信号总长度。然后，计算每个信号段的均方根值，作为降采样后的信号表示，即yk=rms(y(k-1)lwin：klwin)，k=1，2，m。3）基于降采样后的信号，使用跳变点识别算法获取跳变点集合。当工业机器人进行多个运动模式切换时，即降采样信号中有w个跳变点，并且位置分别是1：w=(1，i，w)，其中，0=0，w+1=m，将降采样信号分成 w+1 段，第 i 段表示为yi-1+1：i，利用改进后的跳变点识别算法获得跳变点位置集合=(1，c)，下标c表示最终获取的跳变点集合中元素总个数，c，0and pp(yi-：i)pp(yi：i-)，0，other。（16）5）根据不同运动模式的运行时长和起始跳变点位置，确定不同运动模式相应的信号区间。获取到筛选后的跳变点集合，即获得了每次采样下运动模式切换的起始时刻信息，结合前期获取的不同运动模式的运行时长，即可进一步划分每一种运动模式对应的振动信号区间，为yii=y，=1+j=1iti-1fs：1+j=1itifs，（17）式中：yii为第i次采样第i个运动模式对应的振动信号区间；为第i个运动模式对应的振动信号区间索引；fs为采样频率。6）对上述步骤获取的每个运动模式对应的振动信号区间yii，分别提取监测指标。为获得适用于健康监测的监测指标，前期进行了工业机器人关节故障模拟预实验，通过分析不同指标对通道、负载、转速以及运动路径的鲁棒性，最终选取均方根值指标为默认优选指标。图 2基于运动模式划分的工业机器人健康监测方法流程Fig.2The flowchart of the health monitoring method of industrial robots based on motion mode division16（总第 213 期）基于运动模式划分的工业机器人健康监测方法（张中伟等）7）基于控制图法对监测指标进行监测。经过N 次采样后，获得每个运动模式监测指标序列(Idxi1，Idxii，IdxiN)，其中，控制图法的上下监测边界阈值计算公式为UCLi=Idxi1：+3Idxi1：，LCLi=Idxi1：-3Idxi1：，（18）式中：Idxi1：为前(N)次采样第i个运动模式的监测指标序列(Idxi1，Idxii，Idxi)；UCLi为第i个运动模式的监测上边界；LCLi为第i个运动模式的监测下边界。3工业机器人退化实验数据集验证3.1实验介绍为了验证所提方法的有效性，利用某型号机器人退化实验台上采集的数据进行验证，此型号工业机器人为典型的6关节工业机器人。为模拟实际工业机器人执行特定作业任务时的场景，设定工业机器人轨迹规划方案为：各个关节依次往复摆动进而所有关节联动，1个周期共有7种运动模式，其中，运动模式16对应关节16往复摆动，运动模式7对应所有关节联动。此外，对工业机器人运行过程中不同关节位置处的振动信号和电流信号进行了采集，累计共18通道信号，具体各通道详细信息如表 2 所示。如图 3 所示，4个三向振动传感器分别布置在底座、关节 2 和关节 3 之间的臂上、关节 4 和关节 5 之间的臂上以及负载重物上，振动传感器型号为亿恒 EV4540，灵敏度为 100 mV/g；电流传感 器 型 号 为 维 博 WBI411N95，灵 敏 度 为1/6 mV/mA；数采型号为NET0824。为完整地获取多个工作周期的信号，采样方案设定为：单次采样时长为3 min（大于2个工业机器人的工作周期），采样间隔为30 min，采样频率为6 250 Hz。3.2实验结果分析选择某次采集的位置3 y方向振动加速度信号（选择依据：对所有通道进行跳变点算法预实验，选取识别结果较为鲁棒的通道）和关节 4 电机U相电流信号（选择依据：靠近位置 3 的关节电机），详细展示算法的实施过程。首先，根据前期轨迹规划算法获得7种运动模式的运行时长，分别为9.16 s，5.85 s，6.27 s，10.81 s，9.63 s，8.28 s，7.50 s。其次，对振动信号进行降采样处理。设置长度为100的滑窗在原始振动信号上滑动，对滑窗内的信号区间求均方根值获得降采样信号，原始振动信号和降采样信号对比如图 4 所示，可以看出降采样信号的跳变点效应得到了改善。图 3传感器布置示意图Fig.3Sensor step diagram表 2信号采集通道信息Tab.2Signal acquisition channel information通道123456789采集信息位置3 x方向振动位置3 y方向振动位置3 z方向振动位置2 x方向振动位置2 y方向振动位置2 z方向振动位置1 x方向振动位置1 y方向振动位置1 z方向振动通道101112131415161718采集信息位置4 x方向振动位置4 y方向振动位置4 z方向振动关节 1 电机U相电流关节 2 电机U相电流关节 3 电机U相电流关节 4 电机U相电流关节 5 电机U相电流关节 6 电机U相电流图 4位置3 y方向原始振动信号和降采样信号对比Fig.4Comparison of original vibration signal and downsampling signal in y direction of position 3172024 年第 1 期中 北 大 学 学 报（自然科学版）在使用跳变点识别算法之前，需要确定算法的惩罚项系数，因此，本文将探究惩罚系数取值与跳变点识别结果评价指标F1得分之间的关系。设置惩罚系数取值区间为 1，191，取值步长为10（即分别取值为1，11，21，191）。此外，在确定运动模式切换时刻时，需要从跳变点识别结果中进行筛选。为了精确和鲁棒地获得运动模式间的切换时刻，需要简化筛选条件的设置，因此，人为设置目标跳变点集为（1 614，2 544，5 220，6 149，8 824，9 754）。在不同惩罚系数取值下，计算跳变点算法获得的跳变点集与目标跳变点集的F1得分，结果见图 5（a）。随着惩罚系数取值增大，F1结果取值不断增大，自惩罚系数取值为101后，F1结果开始收敛，因此，将惩罚项系数设置为101。进一步设置跳变点算法的惩罚系数，分别为21，51，101，将获得的跳变点位置进行可视化，如图5（b）5（d）所示。可以看出随着惩罚系数的增大，识别的跳变点数量不断减小，说明惩罚系数具有防止跳变点识别结果过拟合的作用，可以通过改变其取值大小来关注不同程度的跳变效应。设置惩罚项系数为101后，可获得跳变点位置集合，如图 5（d）所示。结合靠近位置 3 的关节4的电流信号，通过设置筛选条件获得筛选后的跳变点位置，如图 6 所示，筛选后的跳变点集即为当前采样样本内运动模式4的起始位置。由于运动模式运行时长已知，因此，可以确定当前采样样本内不同运动模式的切换时刻，如图 7 所示，进而获取不同运动模式对应的振动信号区间。针对每一种运动模式对应的信号区间提取监测指标，然后，计算监测指标的上下边界阈值（取序列总长度的前20%为默认健康状态），如图 8 所示。为了减少运算量和便于可视化，单次采样样本的间隔是20 d。图 5惩罚系数取值确定Fig.5The penalty coefficient is determined图 6运动模式4的起始位置识别结果Fig.6Start position recognition results of motion mode 418（总第 213 期）基于运动模式划分的工业机器人健康监测方法（张中伟等）从图 8 可以发现，在位置2测点处运动模式2的监测指标超过监测上边界阈值。为进一步排除传感器漂移、信号幅值正常波动等因素，将该测点处获取的运动模式1和运动模式2的监测指标和不同时刻采集的振动信号（选取依据：根据均方根值指标的幅值选择退化的3个阶段，对应图中的健康状态1，2，3）对比情况展示在图 9 中，而且不同时刻采集的运动模式信号分别用蓝、绿、红表示，并对应标注在监测指标中。通过对比可以发现，该测点处运动模式1并没有明显的幅值变化，因此，可以排除传感器漂移、信号幅值正常波动等因素，确定运动模式2监测指标幅值的变化是由健康状态变化引起的。为了对大量退化数据进行分析，需要运动模式划分算法具有 3 个特点：1）运行时间短；2）单次精度高；3）重复性好。因此，本文针对随机选取的10组采样数据，选用跳变点识别结果评价指标，对5种对比方法（包括本文方法）进行了评价。5种方法分别为：1）本文方法（M1），设置算法惩罚系数为 8；2）二元分隔（Binary segmentation algorithm，BSA）方法（M2）18，设定序列变化模式是均值变化，惩罚项为贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC）；3）贝叶斯在线变化点检测方法（M3）19，窗长和时间尺度均 为 1 000；4）递 归 平 均 差 最 大 化（Recursive mean difference maximization，RMDM）方 法（M4）20，显著性水平设置为0.95；5）隐逻辑回归方法（M5），跳变点个数设置为6，多项式次数设置为0。为了降低运算耗时，在进行本次对比实验之前，设置降采样窗长为1 000，此外，人为设定目标跳变点集为关节4与关节5运行区间起始位置处，如图 5（d）所示。最终计算 10 次评价结果的均值和方差，同时，给出了识别算法的平均运行时间，详见表 3。图 9不同采样时刻运动模式1和运动模式2信号对比Fig.9Comparison of motion mode 1 and motion mode 2 signals at different sampling times表 3不同方法评价结果均值Tab.3Mean value of different methods方法M1M2M3M4M5评价结果均值PPV0.6600.4470.068 90.4820.656TPR110.541 611F10.8000.6170.1220.6500.786耗时0.0100.0500.1030.0522.715图 7当前采样样本内不同运动模式切换时刻Fig.7Switching time of different motion modes in the current sample图 8位置 2 测点不同运动模式监测结果Fig.8Monitoring results of different motion modes at the position 2192024 年第 1 期中 北 大 学 学 报（自然科学版）结果显示，本文方法的 F1 得分最高，为0.800，虽然对比方法M5也取得了较为接近的得分，但是计算时间是本方法的270倍。进一步可视化了不同跳变点识别方法以及提出方法在不同惩罚系数设置、不同组别样本上的跳变点识别结果，见图 10。通过对比图 10（a）10（c），可以发现可以有效地限制提出算法获取的跳变点集的个数。通过对比图 10（d）10（f），可以发现对比方法虽然可以较好地识别到目标跳变点，但是由于识别结果过多，不易设置筛选条件。通过对比图 10（g）10（i），可以发现本文方法在不同样本上的识别结果基本一致，也进一步证明了本文方法在10组随机采集的信号跳变点分析中取得了较低的评价结果，方差为0.004，如表 4 所示。4结 论本文研究了基于运动模式划分的工业机器人健康监测方法，针对多运动模式切换带来的问题，提出了联合关节振动和关节电机电流信号实现工业机器人运动模式划分的方法，并针对不同运动模式对应的信号区间提取监测指标，使用控制图法实现了运动模式的健康监测。实验结果表明，该方法能够有效地避免运动模式耦合和采样信号的差异可能导致的监测结果误判，使得监测结果更加精确和可靠。本文针对工业机器人的健康监测，只需要在位置2和位置3布置1个y方向的单向振动传感器，便可对工业机器人各关节健康状态进行分别监测，为后续针对核心组件如减速器、电机等的研究奠定了数据基础。参考文献：1CUI G，LI B，TIAN W，et al.Dynamic modeling and vibration prediction of an industrial robot in manufacturing J.Applied 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