CN110987416A - 一种用于检测机器人减速器磨损状态的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于检测机器人减速器磨损状态的方法,所述方法包括以下步骤:获取典型磨损的RV减速器的排油口铁粉含量、减速器内部铁粉含量的数据进行处理并建立RV减速器内部铁粉预测模型;通过将实际RV减速器排油口铁粉含量输入预测模型,求解RV减速器内部实际铁粉含量,并基于预定的减速器润滑脂更换标准判断是否进行油脂更换作业。本发明通过建立预测模型,并利用实际工程应用的减速器内部磨损状态数据作为预测模型的训练数据,提高模型预测的准确性,以真实反映RV减速器内部铁粉含量,为更换油脂、寿命预测、运维等提供了数据;有利于准确掌握机器人服役条件下的使用寿命,提高了运维保障的针对性,最大限度地发挥了机器人的使用效能。
Description
技术领域
本发明涉及机械传动***的磨损检测及寿命预测的技术领域,具体的说是一种用于检测机器人减速器磨损状态的方法。
背景技术
机器人减速器包括RV减速器、摆线减速器、行星减速器、谐波减速器等,其中RV减速器应用范围最广。机器人减速器是工业机器人的核心零部件之一,其占机器人总成本35%左右;位于机器人动力源的伺服电机和机器人本体结构件之间,主要功能是以固定的减速比实现高回转精度(通常为1弧分以内)、双向、平稳等要求下降速、增扭的传动。机器人减速器在机器人作业工况即变载荷、变速度的过程中反复承受时变载荷的作用;同时考虑到机器人在12-15年的服役过程中,不可避免遭受高温、高湿、高酸度、腐蚀性气体的使用环境作用,从而导致机器人减速器易于磨损。减速器的抗磨损性能不足又会引起减速器精度快速下降、润滑剂老化加速、效率低、能耗高、噪声大等制约机器人推广应用的阻碍。
因此,机器人减速器的运维品质就显得尤为重要。然而,现有机器人减速器的运维方法主要是通过观察减速器润滑剂中的铁粉含量判断减速器磨损情况及油脂更换频次。通过试验及实际工程现场拆机发现RV减速器内部铁粉在润滑脂中分布是不均匀的,这就导致减速器排油口测试铁粉含量无法真实反映减速器内部铁粉情况即无法实现有效的运维。
发明内容
现为了克服上述技术存在的缺陷,本发明提出了一种用于检测机器人减速器磨损状态的方法,通过研究铁粉在RV减速器内容分布规律、减速器更换油脂判定方法、减速器寿命预测,为机器人减速器的使用和维护提供策略、建议。
本发明所要解决的技术问题采用以下技术方案来实现:
一种用于检测机器人减速器磨损状态的方法,所述方法包括以下步骤:
获取典型磨损的RV减速器的排油口铁粉含量、减速器内部铁粉含量的数据进行处理并建立RV减速器内部铁粉预测模型;
通过将实际RV减速器排油口铁粉含量输入预测模型,求解RV减速器内部实际铁粉含量,并基于预定的减速器润滑脂更换标准判断是否进行油脂更换作业。
作为本发明的进一步改进,采用铁粉含量测试设备获取铁粉含量的数据。
作为本发明的进一步改进,在预测模型建立后,通过采取实际工程应用的减速器内部磨损状态数据作为预测模型的训练数据,即通过对预测模型采用大量数据的训练来提高模型预测的准确性。
作为本发明的进一步改进,根据预测模型求解RV减速器内部实际铁粉含量,结合RV减速器预定的磨损故障规律进行RV减速器的剩余寿命预测及故障预警。
作为本发明的另一种改进,根据预测模型求解RV减速器内部实际铁粉含量,结合预定的机器人精度退化规律实现机器人的剩余寿命预测及故障预警。
本发明的有益效果是:
本发明通过建立预测模型,并利用实际工程应用的减速器内部磨损状态数据作为预测模型的训练数据,提高模型预测的准确性,从而可真实反映RV减速器内部铁粉含量,为RV减速器的更换油脂、寿命预测、运维等提供了数据;有利于准确掌握机器人服役条件下的使用寿命,提高了运维保障的针对性,最大限度地发挥了机器人的使用效能。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好的理解本发明的技术方案,下面将对本发明进行更清楚、更完整的阐述,当然所描述的实施例只是本发明的一部分而非全部,基于本实施例,本领域技术人员在不付出创造性劳动性的前提下所获得的其他的实施例,均在本发明的保护范围内。
一种用于检测机器人减速器磨损状态的方法,所述方法包括以下步骤:
获取典型磨损的RV减速器的排油口铁粉含量、减速器内部铁粉含量的数据进行处理并建立RV减速器内部铁粉预测模型;
通过将实际RV减速器排油口铁粉含量输入预测模型,求解RV减速器内部实际铁粉含量,并基于预定的减速器润滑脂更换标准判断是否进行油脂更换作业。在本发明中,铁粉预测模型的输入量为实际RV减速器排油口铁粉含量;模型的输出量为RV减速器内部实际铁粉含量,因此在预测模型建立后的前提下,当铁粉预测模型的输入量输入后,即可得出该工况下的RV减速器内部的实际铁粉含量。
本发明中的预定的减速器润滑脂更换标准,可以为各润滑脂厂家的说明书记载信息,在此也不做进一步展开。
采用铁粉含量测试设备获取铁粉含量的数据。
在预测模型建立后,通过采取实际工程应用的减速器内部磨损状态数据作为预测模型的训练数据,即通过对预测模型采用大量数据的训练来提高模型预测的准确性。本发明创造性的建立了预测模型,但由于实际工程应用中各种状态数据不同,所以可以通过前期的大量真实的数据铺垫积累,从而为预测模型的预测校准提供有力支撑,使得所预测出的数据的真实性得以保障。
作为本发明的进一步延伸应用,根据预测模型求解RV减速器内部实际铁粉含量,结合RV减速器预定的磨损故障规律进行RV减速器的剩余寿命预测及故障预警。对于本发明所记载的预定的磨损故障规律,也会记载在减速器厂家的使用操作说明书中,该规律也为本行业的经验规律,本领域技术人员也可通过相关模拟获得。
作为本发明的进一步延伸应用,根据预测模型求解RV减速器内部实际铁粉含量,结合预定的机器人精度退化规律实现机器人的剩余寿命预测及故障预警。同样的,本发明的预定的机器人精度退化规律,也会记载在减速器厂家使用操作说明书中,该规律也为本行业的经验规律。
本发明创造性的建立了具有自训练预测模型,从而根据RV减速器排油口铁粉含量来得出RV减速器内部实际铁粉含量,实现了减速器更换油脂判定、减速器寿命预测,为机器人减速器的使用和维护提供策略、建议。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (5)
1.一种用于检测机器人减速器磨损状态的方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:
获取典型磨损的RV减速器的排油口铁粉含量、减速器内部铁粉含量的数据进行处理并建立RV减速器内部铁粉预测模型;
通过将实际RV减速器排油口铁粉含量输入预测模型,求解RV减速器内部实际铁粉含量,并基于预定的减速器润滑脂更换标准判断是否进行油脂更换作业。
2.根据权利要求1所述的一种用于检测机器人减速器磨损状态的方法,其特征在于:采用铁粉含量测试设备获取铁粉含量的数据。
3.根据权利要求1所述的一种用于检测机器人减速器磨损状态的方法,其特征在于:在预测模型建立后,通过采取实际工程应用的减速器内部磨损状态数据作为预测模型的训练数据,通过对预测模型采用大量数据的训练来提高模型预测的准确性。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的一种用于检测机器人减速器磨损状态的方法,其特征在于:根据预测模型求解RV减速器内部实际铁粉含量,结合RV减速器预定的磨损故障规律进行RV减速器的剩余寿命预测及故障预警。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的一种用于检测机器人减速器磨损状态的方法,其特征在于:根据预测模型求解RV减速器内部实际铁粉含量,结合预定的机器人精度退化规律实现机器人的剩余寿命预测及故障预警。
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