机器人健康诊断与预测性维护方案

[TOC]

0. 需要解决的问题

• 评估一段时间内各关节的动力学力矩平均值是否超过了关节谐波减速器的平均负载扭矩？
• 评估加减速过程中各关节的最大力矩是否超过了关节谐波减速器的启停扭矩？
• 关节运行在最大负载扭矩的时间是否超出了谐波的最大扭矩/电机和驱动器的瞬时最大扭矩持续时间？
• 预计谐波减速器的剩余寿命等

1. 数据采集与预处理

这是所有分析的基础。软件需要一个稳定、高频的数据接口来获取以下信息（假设每个控制周期都能拿到）：

• θ_j(t): 关节 j 在时间 t 的位置 (position)
• ω_j(t): 关节 j 在时间 t 的速度 (velocity)
• α_j(t): 关节 j 在时间 t 的加速度 (acceleration)
• τ_in_j(t): 关节 j 谐波输入端（电机侧）的扭矩 (Input Torque)
• τ_out_j(t): 关节 j 谐波输出端（负载侧）的扭矩 (Output Torque): 可能是估计值
• I_motor_j(t): 关节 j 电机的电流 (Motor Current) - 这是一个非常有用的辅助数据，通常与输入扭矩成正比。

预处理步骤：

• 数据同步：确保所有数据点都有统一的时间戳。
• 滤波：对扭矩和加速度等高频噪声信号进行适当的数字滤波（如低通滤波），以获得更平滑、更具代表性的数值，但要注意不能过度滤波导致丢失真实的峰值信息。
• 单位统一：确保所有物理量都使用国际标准单位（如 rad, rad/s, rad/s², Nm）。

2. 核心诊断模块与预警逻辑

这个部分是软件的核心，分为实时监控模块和长期分析模块。

2.1 实时安全与过载监控 (Safety & Overload Monitoring)

此模块在每个控制周期或很短的时间窗口（如100ms）内运行，目标是防止即时性损伤。

2.1.1 峰值扭矩越限预警 (Peak Torque Limit Alert)

• 逻辑：实时比较 τ_out_j(t) 与关节 j 谐波减速器的 启停容许峰值转矩。
• 算法：IF τ_out_j(t) > Allowable_Peak_Torque_j THEN Trigger_Warning("关节j峰值扭矩超限")
• 目的：评估加减速过程中是否存在过大的动态冲击，防止齿轮瞬时过载导致损坏或跳齿（棘爪现象）。问题(2)的解决方案。

2.1.2 瞬时最大扭矩与持续时间预警 (Instantaneous Torque Duration Alert)

• 逻辑：当 τ_out_j(t) 超过某个高阈值（例如 过载转矩）时，开始计时。如果持续时间超过了电机和驱动器允许的峰值扭矩输出时间（通常为几秒钟），则发出警报。

• 算法：

  IF τ_out_j(t) > Rated_Torque_j:
      start_timer()
      IF timer_duration > Max_Duration_Allowed:
          Trigger_Alarm("关节j持续高扭矩过载")
  ELSE:
      reset_timer()
  

• 目的：防止电机或驱动器因长时间过流而过热烧毁，同时也保护减速器免受长时间热过载。问题(3)的解决方案。

2.2 长期性能与疲劳分析 (Performance & Fatigue Analysis)

此模块在更长的时间窗口（如1分钟、1小时或一个工作班次）内运行，目标是评估长期健康趋势和预测寿命。

2.2.1平均负载扭矩评估 (Average Load Torque Evaluation)

• 逻辑：在一个统计周期（例如，过去一小时）内，根据采集到的 ω_j(t) (等效于输入转速ni) 和 τ_out_j(t) (即T)，利用谐波减速器目录中的平均负载转矩公式（P12）来计算实际的平均负载转矩 Tav_actual。
  • 公式：Tav_actual = (Σ(ni * t * |T|^3) / Σ(ni * t))^(1/3) （注意：公式中的指数可能是3或10/3，取决于具体系列，需要查阅手册确认）。
• 算法：
  1. 在一个时间窗口内，缓存 (ni, T, Δt) 数据点。
  2. 周期性地（如每小时）计算 Tav_actual。
  3. IF Tav_actual > Allowable_Average_Load_Torque_j THEN Trigger_Warning("关节j平均负载过高，将加速寿命损耗")
• 目的：评估机器人的实际工作强度是否超出了减速器的设计承载能力，从而判断其是否处于“亚健康”的加速磨损状态。问题(1)的解决方案。

2.2.2 谐波减速器剩余寿命预测 (Remaining Useful Life - RUL - Prediction)

• 逻辑：这是预测性维护的核心。基于Miner疲劳累积损伤理论，将减速器的总寿命看作一个可以被消耗的“血条”。
• 算法：
  1. 定义总寿命周期：从手册查得谐波减速器的额定寿命总转数 N_total（例如，L10寿命对应7000小时，在额定转速Nr下，总转数为 7000 * 60 * Nr）。
  2. 计算每一小段时间内的寿命消耗：在一个很短的时间间隔 Δt 内，机器人关节以转速 n(t) 和扭矩 T(t) 运行。这段时间内的转数是 ΔN = n(t) * Δt。
  3. 计算等效损伤：根据寿命公式 L = L_rated * (T_rated / T)^p * (N_rated / N)（其中p约为3），可以推导出，在扭矩 T(t) 下运行 ΔN 转所造成的损伤，等效于在额定扭矩 T_rated 下运行 ΔN_equivalent 转。 ΔN_equivalent = ΔN * (T(t) / T_rated)^p
  4. 累积总损伤：软件持续累积 ΔN_equivalent。 Total_Damage_Accumulated = Σ ΔN_equivalent
  5. 计算剩余寿命： RUL_percentage = (N_total - Total_Damage_Accumulated) / N_total * 100% 当 RUL_percentage 低于某个阈值（如20%）时，系统发出“关节j谐波减速器寿命即将耗尽，请安排维护”的预警。
• 目的：从被动报警升级为主动预测，为维护计划提供数据支持，实现预测性维护。问题(4)的解决方案。

2.3 异常诊断与根源分析 (Anomaly Diagnosis & Root Cause Analysis)

此模块用于识别非典型的异常行为，帮助定位问题根源。

2.3.1 传动效率异常诊断

• 逻辑：健康的减速器传动效率 η = τ_out / (τ_in * R)（R为减速比）应在一个相对稳定的范围内。如果效率持续下降，可能意味着内部润滑恶化或磨损加剧。
• 算法：计算实时传动效率，并与基线（新机器人或健康状态下的效率）进行比较。如果偏差超过阈值（如5%），则报警。

2.3.2 空载扭矩/反向间隙异常诊断

• 逻辑：在关节空载或低速反向运动时，监控 τ_in 的变化。如果空载启动扭矩显著增大，或在速度过零点时出现明显的“哐当”冲击（扭矩信号上有尖峰），可能表明轴承损坏或齿轮间隙（backlash）增大。
• 算法：建立机器人空载运行的基线扭矩曲线。在后续运行中，自动识别类似的空载工况，并对比当前扭矩曲线与基线的差异。

3. 软件界面与报告系统

1. 仪表盘 (Dashboard)：
   • 实时显示各关节的核心指标：瞬时扭矩、峰值扭矩、平均扭矩。
   • 用仪表盘或进度条形式，可视化显示每个关节的剩余寿命（RUL）。
   • 显示实时的预警信息列表。
2. 历史趋势图：
   • 提供查询功能，可查看任一关节在过去一段时间内的平均扭矩、峰值扭矩、效率等参数的变化趋势。
3. 诊断报告：
   • 当触发严重警报时，自动生成诊断报告，包含报警时间、关节编号、报警类型、相关的历史数据图表，以及初步的可能原因分析和维护建议。

通过上述方案，可以开发出一套功能强大、从实时保护到长期预测的全方位机器人健康管理软件，极大地提升机器人的可靠性和可维护性。

参考《HD谐波减速机综合目录》