CN113934601A - 一种开关柜验收机器人状态评估方法和*** - Google Patents

一种开关柜验收机器人状态评估方法和*** Download PDF

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方健
王红斌
莫文雄
杨帆
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Abstract

本申请公开了一种开关柜验收机器人状态评估方法和***，包括传感器模块、数据传输模块、数据管理模块和数据分析模块，所述传感器模块布置在开关柜验收机器人上，用于实时采集机器人的工作状态数据；所述数据传输模块，用于将传感器模块采集的数据进行封装并传输到数据管理模块；所述数据管理模块，用于解析接收得到的数据并进行储存；所述数据分析模块，用于实时调取数据管理模块中的数据以分析机器人的状态，并根据当前机器人的状态判断是否给出预警信号。本发明在高度自动化和数字化的基础上，利用物联网和数字化管理技术实现对机器人的状态的全面监控，可发现机器人故障并能够及时告警。

Description

一种开关柜验收机器人状态评估方法和***
技术领域
本发明属于电力检测技术领域，涉及一种开关柜验收机器人状态评估方法和***。
背景技术
随着机器人技术的不断成熟，越来越多不同种类的机器人应用到了不同领域的生活、生产和运维当中。但机器人由各种不同的精密部件构成，当其中某一部件发生故障时就会影响到机器人状态，进而影响到机器人的实际应用。
现有技术中对机器人状态进行检测时往往仅对一个量进行检测，无法全面反应出机器人的整体状态，同时无法对检测到的数据进行一个有效的储存和管理，当后续机器人发生故障时，无法通过回溯历史数据来检查机器人的故障发展情况。因此，有必要开发一种开关柜验收机器人状态评估***，用以实时监控机器人并对其进行状态分析，同时对数据进行有效储存和管理。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本申请提供一种开关柜验收机器人状态评估方法和***，能够实现对机器人状态的分析和监控，对提升机器人状态管理水平具有重要的意义。
为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：
一种开关柜验收机器人状态评估***，包括传感器模块、数据传输模块、数据管理模块和数据分析模块；
所述传感器模块布置在开关柜验收机器人上，用于实时采集机器人的工作状态数据；
所述数据传输模块，用于将传感器模块采集的数据进行封装并传输到数据管理模块；
所述数据管理模块，用于解析接收得到的数据并进行储存；
所述数据分析模块，用于实时调取数据管理模块中的数据以分析机器人的状态，并根据当前机器人的状态判断是否给出预警信号。
本发明进一步包括以下优选方案：
优选地，所述传感器模块中设定采集周期，按照设定的采集周期采集机器人部件的信息，得到状态数据；
所述传感器模块温度传感器、振动传感器和转速传感器；
所述温度传感器设置在机器人的交流伺服电机上，记录交流伺服电机工作时的温度变化；
所述振动传感器设置在机器人的机械臂上，记录机械臂在工作时的振动情况；
所述转速传感器设置在机器人的旋转平台上，记录旋转平台工作时的转速；
所述状态数据包括传感器模块采集得到的机器人温度值、振动信号和电机转速。
优选地，所述数据传输模块将传感器模块采集的数据封装为JSON文件并通过千兆网将其传输到数据管理模块的指定路径下，当数据管理模块检测到指定路径出现新文件后就提取新文件以进行解析。
优选地，所述数据管理模块接收JSON文件并解析状态数据，根据状态数据从JSON文件中提取初对应的信息，并将其存储到MySQL数据库中。
优选地，所述数据分析模块与MySQL数据库互连，通过触发器判断数据库是否发生更新，当MySQL数据库数据更新时，数据分析模块则根据通过温度值、振动信号值和电机转速值三者的id抽取对应数据进行分析。
优选地，所述数据分析模块中，分析机器人部件的温度值，如果温度值不在规定的范围内，则进行出现异常温度告警，如温度值在规定的范围之内，则进一步判定温升快慢，温升快慢判定具体如下：
提取本次的温度值与上次接收得到的温度值，并将两个温度值之差除以两次温度测量的间隔时间得到温升快慢，如温升速度大于阈值，则进行温度升高过快告警，需要对其进行提前监控；
同时利用移动平均法对未来可能的温度进行预测，如果预测温度趋势出现异常则提前对其进行监控，具体的：
移动平均法公式为：
Figure BDA0003314908460000031
当温度值在波动时，利用移动平均法建立预测模型，预测模型如下：
Figure BDA0003314908460000032
Figure BDA0003314908460000033
为预测值，y为样本值，t为预测时间，N为移动周期。
优选地，所述数据分析模块中，分析机器人部件的振动信号值，如果振动幅度在规定的范围内波动，则判定机器人正常运行，否则进行出现异常振动告警。
优选地，所述数据分析模块中，分析机器人电机转速值，电机转速值分为两个不同阶段进行分析判定，具体判定如下：
当电机处于启动加速状态时，则对其转动加速度进行判定，提取本次的转速值与上次接收得到的转速值，并将两个转速值之差除以两次转速测量间隔时间得到转动加速度值，如转动加速度值大于阈值，则对其进行预警；
当电机处于稳定运行状态时，则对其转速值进行监控，如电机转速值在规定的范围内波动，则判定电机正常运行，否则进行出现异常转速告警；
同时利用移动平均法对未来可能的电机转速进行预测，如果预测电机转速趋势出现异常则提前对其进行监控。
本发明还公开了一种开关柜验收机器人状态评估方法，包括以下步骤：
步骤一：开关柜验收机器人启动后，对应的传感器模块开始监控机器人的各个部件；
步骤二：传感器模块按照采集周期采集机器人状态数据，通过数据传输模块转化将其成JSON格式文件并传输至数据管理模块；
步骤三：数据管理模块解析JSON文件，从中提取机器人的状态数据，与采集数据的时间对应存储到mysql数据库中；
步骤四：当mysql数据库得到更新时，则触发开关柜验收机器人状态评估***评估功能，数据分析模块从mysql数据库中提取温度、振动信号和电机转速并分别进行状态评估，包括温度数据的分析，振动数据的分析和电机转速的分析；
所述温度的分析包括评估当前温度值是否超过标准范围以及评估温升速度快慢是否在超出规定值；
所述振动信号的分析包括评估振动幅度是否超出规定值；
所述电机转速的分析包括评估电机启动加速时电机加速度是否超过标准范围以及电机稳定运行时电机转动速度是否超出规定值；
步骤五：当机器人有任一项状态评估不符合规定，则发出对应信号的告警，并将发生数值异常的时间以及对应数值异常值记录至mysql数据库中，便于后续的调用查看。
优选地，步骤四中，数据分析模块通过多线程同时进行温度数据的分析，振动数据的分析和电机转速的分析。
本申请所达到的有益效果：
本发明在高度自动化和数字化的基础上，利用物联网和数字化管理技术实现对机器人的状态的全面分析与监控，同时对数据进行有效储存和管理，可发现机器人故障并能够及时告警。
附图说明
图1是本发明一种开关柜验收机器人状态评估***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
如图1所示，本发明的一种开关柜验收机器人状态评估***，包括传感器模块、数据传输模块、数据管理模块和数据分析模块；
监控机器人状态的传感器模块与数据传输模块相连；数据传输模块与传感器模块和数据管理模块相连；数据管理模块与数据传输模块和数据分析模块相连。
所述传感器模块布置在开关柜验收机器人上，用于实时采集机器人的工作状态数据；
具体实施时，所述传感器模块中设定采集周期，按照设定的采集周期采集机器人部件的信息，并将信息数据由模拟量转换成数字量，得到状态数据。
所述传感器模块温度传感器、振动传感器和转速传感器；
进一步的，所述温度传感器设置在机器人的交流伺服电机上，记录交流伺服电机工作时的温度变化，温度传感器仅需设置1个即可，在安装时尽量接近交流伺服电机，以避免由于距离过大造成的温度检测不准；
所述振动传感器设置在机器人的机械臂上，记录机械臂在工作时的振动情况，需要特别注意的是，由于机械臂是三轴机械臂，因此需要三个振动传感器对三个轴同时进行检测，在安装时需要注意，机械臂在运动到极限状态时不能与振动传感器发生碰撞；
所述转速传感器设置在机器人的旋转平台上，记录旋转平台工作时的转速，在安装时需要注意，由于转速传感器依靠收到反光贴片的信号来获得转速信息，因此要避开光线短时间剧烈变化的环境进行安装，转速传感器仅需安装1个即可。
所述状态数据包括机器人不同部件的温度值、振动信号和电机转速。
所述数据传输模块，用于将传感器模块采集的数据进行封装并传输到数据管理模块；
所述数据传输模块将传感器模块采集的数据封装为JSON文件并通过千兆网将其传输到数据管理模块的指定路径下，当数据管理模块检测到指定路径出现新文件后就提取新文件以进行解析。
进一步的，传感器模块与数据传输模块通过千兆网口相连。
所述数据管理模块，用于解析接收得到的数据并进行储存；
所述数据管理模块接收JSON文件并进行解析，解析时操作的分别是温度值、振动信号值和电机转速值这三个状态数据，根据这三个状态数据从JSON文件中提取初对应的信息，并将其存储到MySQL数据库中。
选择MySQL的原因除了MySQL运行速度快外，还支持多种开发平台，诸如Linux、Windows等，未来如需要跨平台对数据进行调用时即可进行调用。
所述数据分析模块与数据管理模块相连接，用于实时调取数据管理模块中的数据以分析机器人的状态，并根据当前机器人的状态判断是否给出预警信号。
所述数据分析模块与MySQL数据库互连，通过触发器判断数据库是否发生更新，当MySQL数据库数据更新时，数据分析模块则根据通过温度值、振动信号值和电机转速值三者的id抽取对应数据进行分析，包括：
1)分析机器人部件的温度值，如果温度值不在规定的范围内，则进行出现异常温度告警，如温度值在规定的范围之内，则进一步判定温升快慢，温升快慢判定具体如下：
提取本次的温度值与上次接收得到的温度值，并将两个温度值之差除以两次温度测量的间隔时间得到温升快慢，如温升速度大于阈值，则进行温度升高过快告警，需要对其进行提前监控。
同时利用移动平均法作为一种数据平滑的方式，对未来可能的温度进行一个预测，如果预测温度趋势出现异常也可提前对其进行监控，移动平均法的计算式子如下：
Figure BDA0003314908460000061
因此，当温度值在波动时，利用移动平均法建立预测模型，预测模型如下：
Figure BDA0003314908460000062
Figure BDA0003314908460000063
为预测值，y为样本值，t为预测时间，N为移动周期。
2)分析机器人部件的振动信号值，如果振动幅度在规定的范围内波动，则判定机器人正常运行，否则进行出现异常振动告警。
3)分析机器人电机转速值，电机转速值分为两个不同阶段进行分析判定，具体判定如下：
当电机处于启动加速状态时，则对其转动加速度进行判定，提取本次的转速值与上次接收得到的转速值，并将两个转速值之差除以两次转速测量间隔时间得到转动加速度值，如转动加速度值大于阈值，则对其进行预警；
当电机处于稳定运行状态时，则对其转速值进行监控，如电机转速值在规定的范围内波动，则判定电机正常运行，否则进行出现异常转速告警。
同时利用移动平均法对未来可能的电机转速进行预测，如果预测电机转速趋势出现异常则提前对其进行监控，其中计算式见式(1)和式(2)。
基于上述的开关柜验收机器人状态评估***的开关柜验收机器人状态评估方法，包括以下步骤：
步骤一：开关柜验收机器人启动后，对应的传感器模块开始监控机器人的各个部件；
进一步的，检查各个传感器模块是否正常运行，均正常运行即可开机启动机器人，其检查的手段是：通过调取数据库的数据，检查各个传感器是否按照设定的采集周期往回传输数据。
同时在机器人没有启动时，传感器数据应该保持不变。
步骤二：传感器模块按照采集周期采集机器人状态数据，通过数据传输模块转化将其成JSON格式文件并传输至数据管理模块；
步骤三：数据管理模块解析JSON文件，从中提取机器人的状态数据，与采集数据的时间对应存储到mysql数据库中；
步骤四：当mysql数据库得到更新时，则触发开关柜验收机器人状态评估***评估功能，数据分析模块从mysql数据库中提取温度、振动信号和电机转速并分别进行状态评估，包括温度数据的分析，振动数据的分析和电机转速的分析；
所述温度的分析包括评估当前温度值是否超过标准范围以及评估温升速度快慢是否在超出规定值；
所述振动信号的分析包括评估振动幅度是否超出规定值；
所述电机转速的分析包括评估电机启动加速时电机加速度是否超过标准范围以及电机稳定运行时电机转动速度是否超出规定值；
具体实施时，通过多线程同时进行温度数据的分析，振动数据的分析和电机转速的分析。
步骤五：当机器人有任一项状态评估不符合规定，则发出对应信号的告警，并将发生数值异常的时间以及对应数值异常值记录至mysql数据库中，便于后续的调用查看。
本发明利用物联网和数字化管理技术，实现对机器人的状态进行实时全面监控，发现机器人故障时能够及时告警，及时对异常进行处理、解决。监控的实时性和无盲区性促进了现场工作人员对机器人状态的把控更细致、更准确，实现工作人员与机器人和***之间的实时互动，大大提高机器人工作可靠性。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种开关柜验收机器人状态评估***，包括传感器模块、数据传输模块、数据管理模块和数据分析模块，其特征在于：
所述传感器模块布置在开关柜验收机器人上，用于实时采集机器人的工作状态数据；
所述数据传输模块，用于将传感器模块采集的数据进行封装并传输到数据管理模块；
所述数据管理模块，用于解析接收得到的数据并进行储存；
所述数据分析模块，用于实时调取数据管理模块中的数据以分析机器人的状态，并根据当前机器人的状态判断是否给出预警信号。
2.根据权利要求1所述的一种开关柜验收机器人状态评估***，其特征在于：
所述传感器模块中设定采集周期，按照设定的采集周期采集机器人部件的信息，得到状态数据；
所述传感器模块温度传感器、振动传感器和转速传感器；
所述温度传感器设置在机器人的交流伺服电机上，记录交流伺服电机工作时的温度变化；
所述振动传感器设置在机器人的机械臂上，记录机械臂在工作时的振动情况；
所述转速传感器设置在机器人的旋转平台上，记录旋转平台工作时的转速；
所述状态数据包括传感器模块采集得到的机器人温度值、振动信号和电机转速。
3.根据权利要求1所述的一种开关柜验收机器人状态评估***，其特征在于：
所述数据传输模块将传感器模块采集的数据封装为JSON文件并通过千兆网将其传输到数据管理模块的指定路径下，当数据管理模块检测到指定路径出现新文件后就提取新文件以进行解析。
4.根据权利要求3所述的一种开关柜验收机器人状态评估***，其特征在于：
所述数据管理模块接收JSON文件并解析状态数据，根据状态数据从JSON文件中提取初对应的信息，并将其存储到MySQL数据库中。
5.根据权利要求4所述的一种开关柜验收机器人状态评估***，其特征在于：
所述数据分析模块与MySQL数据库互连，通过触发器判断数据库是否发生更新，当MySQL数据库数据更新时，数据分析模块则根据通过温度值、振动信号值和电机转速值三者的id抽取对应数据进行分析。
6.根据权利要求1所述的一种开关柜验收机器人状态评估***，其特征在于：
所述数据分析模块中，分析机器人部件的温度值，如果温度值不在规定的范围内，则进行出现异常温度告警，如温度值在规定的范围之内，则进一步判定温升快慢，温升快慢判定具体如下：
提取本次的温度值与上次接收得到的温度值，并将两个温度值之差除以两次温度测量的间隔时间得到温升快慢，如温升速度大于阈值，则进行温度升高过快告警，需要对其进行提前监控；
同时利用移动平均法对未来可能的温度进行预测，如果预测温度趋势出现异常则提前对其进行监控，具体的：
移动平均法公式为：
Figure FDA0003314908450000021
当温度值在波动时，利用移动平均法建立预测模型，预测模型如下：
Figure FDA0003314908450000022
Figure FDA0003314908450000023
为预测值，y为样本值，t为预测时间，N为移动周期。
7.根据权利要求1所述的一种开关柜验收机器人状态评估***，其特征在于：
所述数据分析模块中，分析机器人部件的振动信号值，如果振动幅度在规定的范围内波动，则判定机器人正常运行，否则进行出现异常振动告警。
8.根据权利要求1所述的一种开关柜验收机器人状态评估***，其特征在于：
所述数据分析模块中，分析机器人电机转速值，电机转速值分为两个不同阶段进行分析判定，具体判定如下：
当电机处于启动加速状态时，则对其转动加速度进行判定，提取本次的转速值与上次接收得到的转速值，并将两个转速值之差除以两次转速测量间隔时间得到转动加速度值，如转动加速度值大于阈值，则对其进行预警；
当电机处于稳定运行状态时，则对其转速值进行监控，如电机转速值在规定的范围内波动，则判定电机正常运行，否则进行出现异常转速告警；
同时利用移动平均法对未来可能的电机转速进行预测，如果预测电机转速趋势出现异常则提前对其进行监控。
9.一种基于权利要求1-8任意一项所述的开关柜验收机器人状态评估***的开关柜验收机器人状态评估方法，其特征在于：
所述方法包括以下步骤：
步骤一：开关柜验收机器人启动后，对应的传感器模块开始监控机器人的各个部件；
步骤二：传感器模块按照采集周期采集机器人状态数据，通过数据传输模块转化将其成JSON格式文件并传输至数据管理模块；
步骤三：数据管理模块解析JSON文件，从中提取机器人的状态数据，与采集数据的时间对应存储到mysql数据库中；
步骤四：当mysql数据库得到更新时，则触发开关柜验收机器人状态评估***评估功能，数据分析模块从mysql数据库中提取温度、振动信号和电机转速并分别进行状态评估，包括温度数据的分析，振动数据的分析和电机转速的分析；
所述温度的分析包括评估当前温度值是否超过标准范围以及评估温升速度快慢是否在超出规定值；
所述振动信号的分析包括评估振动幅度是否超出规定值；
所述电机转速的分析包括评估电机启动加速时电机加速度是否超过标准范围以及电机稳定运行时电机转动速度是否超出规定值；
步骤五：当机器人有任一项状态评估不符合规定，则发出对应信号的告警，并将发生数值异常的时间以及对应数值异常值记录至mysql数据库中，便于后续的调用查看。
10.根据权利要求9所述的一种开关柜验收机器人状态评估方法，其特征在于：
步骤四中，数据分析模块通过多线程同时进行温度数据的分析，振动数据的分析和电机转速的分析。
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