【摘 要】
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随着工业机器人的应用领域及我国市场的占比越来越大,其智能故障诊断及健康评估成为时下的研究热点,RV减速器作为工业机器人的核心设备,是工业机器人关节关键部件,其健康状况决定工业机器人的工作能效。因此,对RV减速器状态监测及故障诊断技术进行深入研究显得尤为关键。本文重点研究了工业机器人关节关键部件RV减速器的齿根裂纹故障诊断方法,此外在研究故障诊断技术内容时,针对机器人关节运转过程从信号中获取运动状态
【基金项目】
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2018年立项的国家重点研发计划项目“智能机器人”专项项目“工业机器人智能故障诊断及健康评估系统”(项目编号:2018YFB1306100); 2020年立项的云南省科技厅重大专项项目“工业机器人性能评估与智能维护系统”(项目编号:202002AC80001);
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随着工业机器人的应用领域及我国市场的占比越来越大,其智能故障诊断及健康评估成为时下的研究热点,RV减速器作为工业机器人的核心设备,是工业机器人关节关键部件,其健康状况决定工业机器人的工作能效。因此,对RV减速器状态监测及故障诊断技术进行深入研究显得尤为关键。本文重点研究了工业机器人关节关键部件RV减速器的齿根裂纹故障诊断方法,此外在研究故障诊断技术内容时,针对机器人关节运转过程从信号中获取运动状态的问题,提出基于伺服电机电流信号的RV减速器运转状态监测的方法,并将其作为辅助作用应用于所提出的故障诊断方法中。本文的核心工作和创新点主要如下:(1)对于机器人关节转速难以获取的问题,提出一种基于电流估计转频的方法。对伺服电机电流信号进行小波分解低频重构,消除电流信号的杂糅现象,通过电流信号的瞬时频率趋势图提取出RV减速器的峰值平稳阶段,再根据电流信号频谱图峰值点的频率及频率与转速的常系数比估算出关节转速。(2)采用电流信号和振动信号结合的方式,通过电流估计转频的方法得到电流信号的瞬时频率趋势图;采用电振信号同步截取的方式,提取出RV减速器振动信号的峰值平稳阶段;利用电流信号频谱图峰值点的频率,计算RV减速器在峰值平稳阶段的特征频率,用于峰值平稳阶段振动信号的故障识别,在频域上提取故障特征,识别故障类型。(3)针对工业机器人RV减速器的太阳轮与行星轮齿根裂纹故障识别问题,提出基于信息熵与变分模态分解的行星轮齿根裂纹故障识别方法,基于二次变分模态分解和Teager与包络分析的太阳轮齿根裂纹故障诊断方法,并对故障特征及频谱中的现象进行理论分析,并通过无故障实验验证所提出方法的普适性。针对工业机器人旋转机械的故障判别问题,提出基于平稳阶段的倒谱故障判别方法,并以RV减速器为实例进行故障判别分析,验证方法的可靠性和有效性。
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