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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：一种适用于串联工业机器人的同步状态监测方法，先采集工业机器人内置传感器信号，选择关节指令位置信号，截取关节运动区间；再对指令位置信号做差分并进行布尔运算，判断是关节运动区间还是关节静止区间；然后获取关节运动区间的电流信号，选择某一时间段的电流信号作为基准，提取特征指标；将特征指标和初始阈值对比，判断关节状态异常，实现串联工业机器人的同步状态监测；本发明通过同步分析多个关节的内置传感器信号，简化了状态监测的复杂性和时间成本，避免了传感器信号时间不同步的问题，从而提高了监测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种适用于串联工业机器人的同步状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：1对于实时采集到的工业机器人内置传感器信号，选择关节指令位置信号X＝x1,x2,...,xn，截取关节运动区间，其中n代表信号的长度；2对指令位置信号做差分得到Y＝y1,y2,...,yn-1，比较Boolym-ym-1与Boolym+1-ym，若Boolym-ym-1≠Boolym+1-ym，则该点为关节运动的起止点，并依次标记该点为其中m＝2,...,n,Bool代表进行布尔运算；找到与对应的原始信号，依次标记为其中，若y1＝0,则之间区间为关节运动区间，之间区间为关节静止区间，以此类推；反之则之间区间为关节静止区间，之间区间为关节运动区间；3对于N自由度的串联工业机器人，按照步骤1-步骤2依次得到N个关节运动区间；4获取各步骤3得到的关节运动区间的电流信号，电流信号能够准确反映电机的工作状态和负载情况，选择某一时间段的电流信号τ*作为基准，提取特征指标fτ-τ*，其中f为各种数学或统计指标；5选择初期的I个指标值构成原始特征指标集F＝f1,f2,...,fI，计算该原始指标集的均值及标准差σI，计算初始阈值若后续指标值超过初始阈值，则认为该关节状态异常；反之，若后续指标值不超过初始阈值，则认为该关节状态正常；对于串联工业机器人的N个关节，均进行状态监测，实现串联工业机器人的同步状态监测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种适用于串联工业机器人的同步状态监测方法
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