摘要
关节机器人是智能制造中的基础设备，随着关节机器人面向快速、精准、智能发展，其功能越来越复杂，因故障造成的非计划停机会严重影响工厂的生产进度，但是我国在相关设备的智能化运维方面与国外还存在较大的差距，所以对关节机器人的健康状况进行评估具有很重要的现实意义。 本文参考数字孪生五维模型提出了基于数字孪生的关节机器人健康状况评估方案，是为了解决之前基于模型或数据驱动的单一方法中存在的模型保真性差、数据利用率低的问题。本文的工作如下： （1）设计了基于数字孪生的关节机器人健康状况评估体系结构。提出了关节机器人健康状况评估思路，并分析了关节机器人的主要故障，后续使用定子电流对关节机器人电机轴承故障进行诊断。并设计了关节机器人场景感知方案，对监测数据进行采集和持久化存储。 （2）提出了关节机器人的健康状况评估方法，通过实验验证了方法的有效性。使用卷积神经网络进行电机轴承故障诊断，通过增加前两个卷积层卷积核的大小，来提升模型的准确率。使用循环神经网络通过预测电流来预测轴承故障，对比了循环预测和周期预测两种方法的准确率。 （3）构建了关节机器人数字孪生模型。基于面向对象的原则、使用多领域建模软件，通过构建关节机器人的几何和电气模型，建立了关节机器人的数字孪生模型，对关节机器人的运行状况进行展示。 （4）基于上述成果搭建了关节机器人远程运维系统。远程运维系统是对外提供服务的平台，首先进行远程运维系统的框架设计，然后构建数据存储层和关节机器人数字孪生模型，最后开发数据管理模块，设计RESTful风格接口来进行故障诊断、故障预测和关节机器人3D模型的调用，并将系统部署在Linux服务器中。
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