工业机器人远程监控与诊断系统的研究与设计
这是一篇关于工业机器人,碰撞检测,滚动轴承故障诊断,远程监控平台的论文, 主要内容为工业机器人是推进制造强国的关键支撑装备,远程监控和故障诊断是维持其高可靠、高精度运行的重要保障。本论文旨在攻克个体差异显著、工况复杂多变下工业机器人的远程监控与故障诊断问题,并设计一套各大机器人厂商主流设备通用的工业机器人远程监控与诊断系统,系统的设计包括异常监控方法的设计、故障诊断方法的设计以及远程监控平台的设计三个方面。工业机器人的异常监控和故障诊断都是非常宽泛的研究领域,本论文由于篇幅有限不可能涉及到所有的方面,故挑选了机器人的碰撞检测以及机器人滚动轴承的故障诊断这两个十分重要的问题进行了研究,并提出了解决方案:(1)针对工业机器人的碰撞检测问题,首先对机器人进行了动力学模型的研究,然后对机器人的机械碰撞进行了MATLAB仿真。研究和仿真发现机器人的碰撞会造成机器人关节力矩的突变,也会导致关节角加速度以及角速度发生相应的变化。目前常用的一种碰撞检测方法是设定关节力矩阈值,这种方法很容易发生误报和漏报的现象。本文提出了一种基于机器人多维参数异常检测的机器人碰撞检测方法,该方法使用孤立森林算法得到机器人各关节多项参数的异常分数,然后设计了一个判定规则以判断碰撞具体发生在机器人的第几连杆。(2)针对工业机器人滚动轴承的故障诊断问题,对工业机器人滚动轴承的结构以及故障机理进行了研究,研究发现滚动轴承发生故障后最明显的一个表现就是振动加剧,并且滚动轴承不同部位故障的振动频率不同。为了解决工业机器人轴承故障诊断问题,提出了一种基于振动信号分析的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先结合使用完备全体经验模态分解法和小波包阈值法对轴承的振动信号进行降噪处理,然后通过小波变换得到轴承振动信号的时频特性图像,最后设计了一个深度卷积神经网络对时频特性图像进行分类。通过以上三步便能实现滚动轴承的故障诊断。为了实现机器人的远程监控,基于B/S(Browser/Server)架构设计了工业机器人远程监控平台,通过该平台用户可以在任何有网络的地方查看机器人的实时运行参数和运行状态。平台开发采用前后端分离的模式:后端基于J2EE(Java 2 Platform Enterprise Edition)平台、SSH(struts spring hibernate)框架开发,部署在Tomcat7服务器;前端基于VUE框架、Element UI库开发。在平台的设计中,主要做了以下工作:为了实现不同型号机器人数据的采集,对主流机器人设备接口进行了调研,并应用工厂模式编写了数据采集程序;为了实现数据的安全传输,在MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)协议的基础上设计了一种私有数据加密传输方法;为了保证系统的流畅性和易用性,使用Ajax技术或Web Socket协议实现端与客户端的交互。
基于GP08机器人的视觉测量与精密装弹系统研发
这是一篇关于工业机器人,视觉测量,眼在手,智能装弹的论文, 主要内容为国内外在基于工业机器人的视觉测量与生产作业方面开展了大量的研究并得到广泛应用,但仍存在测量系统相对独立,构建复杂,系统庞大、不便搬移,视觉测量系统不随机器人运动而固定在工业机器人外(eye-to-hand),系统测量误差较大、智能化程度低、适用性差等问题。如目前部分军工企业中针对枪弹类产品的智能装盒以及枪弹的尺寸测量均是依靠人工解决,劳动量大,效率低且质量无法充分保证,极少实现自动化。为了解决此方面的问题,本文利用机器人具有一定的交互能力和空间拓展能力,设计了“机器人+视觉”的精密装弹和智能检测系统,将相机与GP08工业机器人进行“重构”组成眼在手测量系统(eye-in-hand),利用机器人运动精度和视觉测量算法协同,研发集装弹兼检测一体化机器人智能装弹系统,实现枪弹智能装盒以及对成品实时监测,提高智能化水平。本文的主要研究内容如下:1.研究设计一种基于机器人的精密装弹系统,完成系统的机械结构设计和控制系统设计,通过加工、制造、安装及调试,完成对枪弹的自动装盒。2.研究一种基于机器人的视觉检测技术,通过对“机器人+视觉”手眼随动控制,完成对枪弹运动图像的合成,利用数字化图像处理技术,完成对枪弹的尺寸测量。3.将研发的基于GP08机器人的精密装弹系统与视觉测量技术应用于实际工程,以企业指标为基础,经测试分析完成对枪弹尺寸测量的验证及装弹系统的可靠性验证。基于此,本文的创新点主要包含:1.以“机器人+视觉”组成的系统框架为基础,研发一套集精密装弹和视觉测量一体化的智能机器人装弹系统,通过机器人和相机组成的眼在手协同配合,实现对枪弹的自动化装盒兼检测功能。2.在眼在手系统框架的基础上加入远心镜头,提出一种基于机器人运动图像合成与图像处理的高精度枪弹尺寸测量方法,测量精度达±0.05mm。本文研发设计的基于GP08机器人的视觉测量与精密装弹系统可广泛应用于各种枪弹类产品的尺寸测量和自动化装盒生产,具有高效、智能、稳定、可靠的特点,符合工程实际需求,对加快生产检测一体化的设计、制造与产业化进程具有重要意义。
基于Socket通信的工业机器人监控系统研究
这是一篇关于工业机器人,Socket通信,OpenCV,J2EE平台,远程监控的论文, 主要内容为随着工业自动化的发展,在工业生产中,工业机器人已经成为一种像数控机床一样必不可少的设备。《中国制造2025》规划指出中国制造业需要逐步提升到工业4.0时代。工业4.0的显著特点是“互联网+制造业”,其中重要一环即是推进工业机器人在工业生产中的大量应用,并通过互联网络实现机器人间的互联互通。因而基于网络通信技术研究针对工业机器人的监控系统显得越来越重要。在对国内外工业机器人监控系统研究现状分析的基础上,本文以St?ubli-TX90和EPSON-G6工业机器人为监控对象,设计了一种基于Socket通信的工业机器人监控系统。监控系统主要分为本地监控端和远程监控端。本文的主要工作和成果如下:1.基于C/S模式,采用MFC类库编写本地监控端程序。基于SOCKET通信机制实现与St?ubli-TX90和EPSON-G6工业机器人的同步通信;基于Open GL类库和运动学计算实现机器人三维运动姿态的实时展现;基于PostgreSQL数据库和ADO数据库访问技术,实现机器人末端坐标轨迹的远程存储。2.在本地监控端,基于“OpenCV+海康SDK”实现对机器人作业现场的智能视觉监控。包括基于Camshift算法的机器人运动工具跟踪和基于运动模版算法的最大运动区域跟踪,同时远程存储检测到的机器人运动工具区域或最大运动区域在图像中的像素坐标。当检测到机器人运动工具区域或最大运动区域超出摄像机视角范围时发出危险警报。3.基于B/S模式,使用J2EE平台体系完成远程监控端的搭建,在Web页面实现对工业机器人运行数据和作业环境的远程监控。包括:基于Ajax异步交互实现的用户管理方案;基于WebSocket协议实现的即时推送机器人最新数据到Web页面的实时监控方案;基于“Red5+Flex”技术实现的对机器人作业环境远程智能监控的视觉监控方案。4.总结本文所做的一些工作,提出一些可以改进和完善的内容。
工业机器人远程运维系统的设计与实现
这是一篇关于远程运维,工业机器人,Express,Bootstrap,JavaScript的论文, 主要内容为在新一代信息技术与制造业深度融合的《中国制造2025》行动纲领大背景下,以人工智能为核心的数字化技术和远程运维服务形成了新的生产制造理念和经营管理模式,并逐步渗透到制造业的各个环节。远程运维系统通过提高工业机器人运行的稳定性、对机器人进行故障分析等途径,保障了企业生产的经济效益、降低了设备售后成本、提高了售后服务质量;同时,为机器人进一步的研究提供大量的数据及依据。开展工业机器人远程运维相关技术的研究,为推进新一代人工智能技术和先进制造技术深度融合,实现智能制造产业升级具有重要意义。机器人远程运维系统分为机器人信息采集系统与机器人远程运维平台网站两部分来实现完成,实现了工业机器人数据采集、故障报警、远程操控、维保任务管理、机器人信息管理等功能。同时,为更好的了解机器人健康状态,快速定位故障原因,提出机器人健康状态评估方法。本论文主要工作如下:(1)提出工业机器人健康状态评估方法通过参考国家工业机器人质量标准和专业意见,针对该公司工业机器人的特点,从硬件、软件、环境、操作四个方面建立工业机器人健康状态评估体系,作为工业机器人远程运维系统数据分析的评估方法。并在此基础上,通过阈值法对机器人状态进行评估,使维保人员更清楚直观的了解工业机器人的健康状态,从而进行相关的处理。(2)设计并实现机器人信息采集系统机器人信息采集系统分为客户端和服务器端,客户端是以该公司本地控制系统为原型进行二次开发,添加了将机器人的实时数据、错误异常等信息发送到服务器的功能,同时对来自服务器的信息进行处理;机器人信息采集系统服务器实现了将远程指令、软件升级、软件权限等信息发送到目标客户端等功能,同时对来自客户端的信息进行处理并保存到数据库中。机器人信息采集系统采用C/S架构模式,使用C++语言开发,完成系统对工业机器人的数据采集与监控、状态评估、远程操控、在线升级等功能。(3)设计并实现机器人远程运维平台远程运维平台网站实现了对机器人信息、维保任务、维保计划、本地控制软件、机器人相关文档、客户的管理功能,为系统各个角色提供机器人的各类信息,从而提高运维效率,同时还实现了对工业机器人各类数据使用阈值法进行状态评估,辅助维保人员进行状态分析与故障分析。机器人远程运维平台采用B/S架构模式,使用JavaScript语言开发,后台使用Express框架(Node.js)、前端使用Bootstrap框架来实现,完成系统各角色对系统的业务操作。通过本论文实现的远程运维平台,该公司实现了远程运维平台与维保人员相结合的运维方式,提高了该公司对机器人运维的效率,减少了机器人故障的发生,促进了机器人设备的改进与优化,同时逐渐积累下大量的机器人数据,为实现智能运维提供数据基础。
开放式铣削加工机器人控制系统开发
这是一篇关于控制系统,ROS2,工业机器人,运动规划的论文, 主要内容为工业机器人作为面向工业领域的机器人,常用于执行工业自动化领域中搬运、喷漆等工作。鉴于工业机器人有灵活性强、加工范围广的优点,其在加工制造业中也逐渐普及,可用于大型复杂曲面的铣削加工。由于工业机器人控制系统在开发方面尚且存在不足,主要包括系统实时性差、软件复用率低等。随着工业机器人不断发展,基于ROS平台的机器人控制系统开发备受关注,目前ROS2在实时性方面较ROS有了较大提升。本课题以新松SR7CL型机器人为研究对象,基于机器人操作系统第二代ROS2平台设计了一种开源实时控制系统。主要研究内容和结果如下:(1)通过对相关方向的调研与了解,设计了控制系统的整体框架,对整体控制流程进行分析。详细说明硬件设计方案,研究软件开发框架ROS2的基本架构,并对控制系统的ROS2功能包框架进行整体设计,用示例来体现ROS2常见的通信方式。(2)建立机器人连杆坐标系,求解机器人D-H参数。完成机器人正逆运动学模型的建立及求解,用MATLAB工具箱完成对机器人工作空间的求解。使用五次多项式插值实现机器人关节空间的轨迹规划。(3)基于ROS2平台实现各功能包的设计与配置,建立开发平台支持的机器人URDF模型,利用Rviz2工具实现机器人的可视化。使用第三方工具库Move It2实现机器人运动规划功能,通过可视化界面实时反馈机器人运动情况。(4)对Move It2规划得出的机器人运动轨迹进行插值处理。搭建实验平台,实现关节转角到电机转角的映射,通过Ether CAT总线实现控制系统的通信。通过对比电机的目标位置与实际位置数据可以看出误差较小,验证了控制系统的可靠性。
基于隐形防护围栏的工业机器人安全技术研究
这是一篇关于工业机器人,安全防护,人体感知,目标跟踪,风险评估的论文, 主要内容为随着智能制造的快速发展,工业机器人在国内外得到了广泛的应用,其安全性问题也逐渐凸显了出来。在实际工况下,增强工业机器人的安全防护能力,是保障人员安全和减少事故发生概率的重要保障。目前工业机器人的安全防护措施主要以物理围栏、安全光栅、安全地毯为主,但是这些防护方法缺乏通用性和灵活性,并且并没有赋予工业机器人完备的安全防护能力。为保障人员安全,本文基于2D激光雷达在工业机器人的四周构建了一个隐形的安全防护围栏,开发出了一个完整的安全防护系统,赋予了工业机器人良好的人体感知能力和风险评估能力。主要工作如下:首先,根据目前各类安全防护措施的不足,提出了工业机器人安全防护系统的设计需求。对目前常见的感知传感器进行了对比与分析并考虑课题的实际需求,最终选用2D激光雷达来构建工业机器人的隐形防护围栏,同时基于此完成了防护系统的总体设计,将整个系统划分为机器人监测区域内人体的感知、目标的跟踪和整体风险的评估几部分。其次,对工业机器人监测区域内的人体感知算法进行了研究。由于激光雷达输出的点云具有无序稀疏性,针对这一问题,提出了一种点云与图像相互转换的模型,通过滤波、分割、增强等预处理,将点云数据图像化。然后在此基础上,将YOLOX应用到了点云图像的检测中,并利用注意力机制CA和自适应的特征融合策略ASFF对其进行了改进,增强了YOLOX对人腿特征的关注度和特征的融合能力,提升了YOLOX的检测性能。然后,为了解决感知算法出现漏检而造成系统不稳定的问题,提出了基于卡尔曼滤波的人体跟踪算法,对出现在机器人监测区域内的人体目标进行实时的跟踪和预测,直至目标离开机器人的监测范围。另外在实际工况下,机器人的监测区域内可能会出现多个工作人员,为了避免跟踪混乱,本文利用最近邻关联算法和匈牙利匹配算法解决了多目标的匹配问题。再次,对工业机器人的风险评估模型进行了研究。针对目前的风险评估模型存在应用场景受限等问题,本文设计了一种新型的风险评估模型。根据风险来源的不同,将工业机器人的风险指标分为了静态风险指标和动态风险指标。利用基于风险矩阵法的线性加权模型构建了工业机器人静态风险的离线评估模型,并考虑非线性空间分布计算出了工业机器人的静态风险系数。然后通过模糊综合评价模型得到了工业机器人的动态风险指数,并和工业机器人的静态风险系数进行复合计算得到了最终的风险等级。最后,搭建了工业机器人安全防护系统的实验平台,利用QT等工具完成了算法的部署与上位机软件的开发。实验结果表明,本文开发的工业机器人安全防护系统能够满足最初的设计需求,保护了进入机器人监测区域的工作人员,具有一定的可行性。
基于工业机器人和机器视觉的液压阀自动装配设备研究
这是一篇关于自动装配系统,工业机器人,机器视觉,液压阀的论文, 主要内容为液压比例多路阀是工程机械中液压控制系统的核心控制部件,它决定了系统控制方式、液体流动方向及流动压力。但由于其加工工序多、工艺复杂,在生产过程中易产生漏装、多装、报废等情况,所以引入自动化技术对工序进行改造有利于厂家提高生产效率与良品率。目前,国内大多数生产厂家,仍使用人工装配的方式,其存在生产耗时高、工作强度大等弊端。针对以上问题,设计了一种基于工业机器人与机器视觉的液压阀自动装配系统,实现对液压阀及其装配件的自动装配与检测。主要研究内容为:(1)结合液压阀生产需求、产品质量控制指标及装配件的装配工艺,提出了系统总体方案,包括硬件系统设计、控制系统设计、机器视觉检测三大模块,并讨论所提方案的关键技术;(2)针对液压阀装配件的结构特点,设计了一种通用性的液压阀零配件装配结构,通过直振、圆振振动零件上料,气缸驱动工装进行夹取、压入、吹料等操作;针对液压阀封堵功能的需求,使用伺服电机带动工装压入对应装配件并进行过盈配合、封边等操作;(3)对系统的测控软件进行开发设计,从人机交互界面、下位机控制、机器人控制,机器视觉检测软件等方面搭建了系统软件,实现系统稳定运行及便捷操作;(4)针对液压阀及其装配件表面特征,参照系统整体布局,设计选型了合适的相机、镜头、光源及照明方式;根据二次限压阀与比例阀断面特性,采用模板匹配方式对型号进行识别;根据各装配零件特征,采用轮廓提取及参数计算等方式分析判断装配件状态。(5)对系统在液压阀上下料效果、型号识别、装配件装配质量、系统装配效率进行实验验证,针对各部分多样特性设计了不同的实验。结果表明设备在阀块上料准确率达100%,下料正确度达94.4%,装配件装配成功率98%以上,识别正确率达97%以上,装配效率据型号不同在3至7分钟之间。
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