码垛机器人状态监测技术体系
一、核心监测参数
1. 机械系统监测
关节运动参数：各轴位置、速度、加速度实时监测
振动分析：关键传动部件(减速机、联轴器)的振动频谱
扭矩监测：电机输出扭矩与负载扭矩对析
温度监测：轴承、导轨、电机等关键部位温度
2. 电气系统监测
电机状态：电流波形、绝缘电阻、绕组温度
驱动器性能：脉冲响应、过载报警记录
电源质量：电压波动、谐波含量监测
3. 末端执行器监测
夹持力监测：真空吸盘压力/机械夹爪力度
工具中心点(TCP)精度：重复定位精度漂移检测
二、主要监测技术
1. 传感器技术
MEMS惯性传感器：用于振动和姿态监测
光纤应变传感器：结构应力分布监测
红外热像仪：非接触式温度场监测
声发射传感器：早期故障微振动检测
2. 信号处理技术
时频分析：短时傅里叶变换(STFT)用于非稳态信号
包络分析：轴承故障特征提取
小波变换：瞬态冲击信号检测
3. 智能诊断技术
数字孪生：虚拟模型与实际运行数据对比
深度学习：LSTM网络用于时序故障预测
故障树分析：多参数关联故障诊断
三、典型监测方案架构
复制
[感知层]
├─ 嵌入式传感器网络
├─ 工业摄像头视觉监测
├─ 声学监测阵列
└─ 现有控制器数据采集
[边缘计算层]
├─ 数据预处理(滤波/降噪)
├─ 特征提取
└─ 实时报警判断
[云平台层]
├─ 数字孪生模型
├─ 健康状态评估
├─ 剩余寿命预测
└─ 维护决策支持
四、先进监测技术应用
基于相空间重构的早期故障检测：
通过重构系统动态特性识别微小异常
多传感器数据融合：
采用D-S证据理论融合振动、温度等多源信息
自适应阈值报警：
根据运行工况动态调整报警阈值