基于聲發(fā)射的發(fā)動機制造線工業(yè)機器人故障診斷

周 濤，柳小勤，周 俊，伍 星

（1.云南省昆明市昆明云內動力股份有限公司，云南昆明 650200；2.云南省昆明市昆明理工大學 機電工程學院，云南昆明 650500）

0 引言

汽車發(fā)動機生產線作為大量自動化設備的集成系統，建立合理完善的設備狀態(tài)監(jiān)測系統，對于控制設備停機，保障企業(yè)生產，提高設備綜合效益具有重要意義。工業(yè)機器人等關鍵設備是柴油發(fā)動機的現代制造生產系統的重要部件，在產業(yè)轉型升級不斷深入、人口紅利減弱的背景下，工業(yè)機器人在高端裝備制造中應用越來越多。必然要求對其機械系統的運行狀況進行監(jiān)測，及時發(fā)現早期故障，預測其剩余壽命，避免故障停機造成的停線損失。Trendafilova測量機器人關節(jié)上的加速度信號，采用非線性回歸建模來檢測關節(jié)中的反沖（backlash）和間隙[1]。Olsson 提出基于案例的推理方法來診斷工業(yè)機器人的聲音信號，并應用于質量檢測中[2]。Secchi 提出作動器中故障的定位方法，用于事后診斷[3]。Bittencourt 根據經驗數據，建立溫度、負載、磨損與關節(jié)中靜摩擦力的關系模型，提出磨損監(jiān)測的方法[4]。Jaber 測量機器人關節(jié)上的振動信號，采用離散小波變換和人工神經網絡，識別間隙反沖故障[5]。

聲發(fā)射檢測技術可以發(fā)現早期故障。隨著日本學者Yoshioka[6]首先將聲發(fā)射技術應用于滾動軸承的疲勞研究，得出聲發(fā)射比振動方法能夠更早獲取疲勞損傷信息的結論。Liu[7]將滾動軸承故障聲發(fā)射信號和振動信號進行對比，驗證聲發(fā)射的高靈敏性。Wang[8-9]將聲發(fā)射技術應用于球軸承的疲勞壽命預測，驗證算法的有效性。Othman[10]對比聲發(fā)射信號和振動信號在電機故障診斷的效果，兩種信號都適用于感應電機軸承故障檢測。Liu 等成功將聲發(fā)射技術應用于工業(yè)機器人減速機的機械部件的故障檢測[11]。

基于以上分析，將聲發(fā)射應用于工業(yè)機器人的狀態(tài)檢測，探索和完善現場檢測方法、狀態(tài)評判標準、故障診斷模型，為該技術的推廣應用打下基礎。基于云內動力現場數據積累，結合案例庫、人工神經網絡、專家系統等技術，實現對工業(yè)機器人傳動系統故障的智能診斷，降低對技術人員的要求。

1 工業(yè)機器人故障檢測系統框架

本工業(yè)機器人故障監(jiān)測系統針對工業(yè)現場的關節(jié)臂機器人開發(fā)，包含專用檢測流程、數據管理、故障診斷算法。檢測流程和數據管理主要借助于數據采集硬件HY-900，故障診斷的算法主要使用時頻等分析方法。所有的工業(yè)機器人檢測數據可以上傳到工作站進行分析，數據和分析結果也可以上傳到WPEOMSS 服務器，系統拓撲圖如圖1 所示。

2 工業(yè)機器人故障檢測功能

工業(yè)機器人故障檢測系統的硬件HY-900 由上海華陽檢測儀器有限公司和昆明理工大學聯合開發(fā)，如圖2 所示。機器人故障檢測系統軟件界面如圖3 所示，本工業(yè)機器人監(jiān)測系統，具有針對工業(yè)機器人開發(fā)的專用檢測流程、數據管理、故障診斷算法，其功能包括:數據管理、數據分析、自動處理、故障識別、診斷報表等功能。

2.1 HY-900 功能介紹

數據管理:數據管理功能的目的是對多個基地或分廠的機器人進行集中有效管理。通過無線網絡或文件傳輸方式回收檢測數據，數據和機器人的匹配，歷史數據管理、測試任務下發(fā)等。

數據分析:數據分析功能可通過趨勢分析、頻譜分析、包絡譜分析、時域分析等手段，從多個角度對檢測數據作深入考察，為機器人故障診斷提供強有力的工具。

圖1 機器人故障檢測系統拓撲圖

圖2 機器人故障檢測系統硬件

圖3 機器人故障檢測系統界面

自動處理功能:由于聲發(fā)射信號數據量大，處理時間長，本檢測系統內提供的自動處理功能可以對任意數目的測量記錄進行多種分析手段的自動處理，提高分析效率。

故障識別:通過模式識別算法，綜合利用多種信號處理手段和數據指標，自動對檢測信號對應的故障類型進行判斷，降低分析難度。

診斷報表:診斷報表功能以自動處理功能為依托，可以自動生成覆蓋整個基地（或分廠）所有檢測機器人的分析報告，包括數據表格、分析圖譜等，提高辦公效率。

圖4 機器人聲發(fā)射傳感器現場安裝

2.2 HY-900 適用檢測的故障類型

經過長期檢測的積累，總結出工業(yè)機器人常見的故障形式為表面損傷、均勻磨損和潤滑失效3 種類型。

（1）表面損傷。表面損傷通常是由于材料疲勞、沖擊載荷造成的旋轉副表面局部損傷，如點蝕、剝落等，是旋轉機械中較為常見的故障形式。

（2）均勻磨損。隨著機器運行時間的增長，旋轉副逐漸磨損，間隙增大，產生松動，從而在啟動、換向以及運行過程中產生沖擊。磨損的速度顯然和運轉速度、負載等因素有關。減速機中齒輪用來傳遞扭矩，其運轉速度也最快，因此是最容易磨損的部件，檢測中發(fā)現的磨損問題也多出現在齒輪上。

（3）潤滑失效。潤滑失效是指潤滑脂受到污染，不能有效地起到潤滑作用。機器人減速機潤滑脂中的污染物一般來自于磨損和表面損傷中產生的金屬顆粒。

3 云內動力工業(yè)機器人檢測

截止2018 年9 月，云內動力共有工業(yè)機器人48 臺，分為SMART NJ370-2.7 和SMART NJ110-3.0 兩種型號，見表1。

COMAU SMART NJ110-3.0 機器人為六自由度關節(jié)型機器人，體積小，重量輕，載荷可以達到110 kg。而COMAU SMART NJ370-2.7 則為重載型，載荷可以達到370 kg。主要參數見表2。

表1 工業(yè)機器人列表

表2 工業(yè)機器人主要參數

3.1 測點位置

工業(yè)機器人均包含6 個自由度。各個自由度傳動形式相似，均為電機軸通過齒輪驅動RV 減速機，減速機輸出軸再帶動機械臂。如果要完整覆蓋全部關節(jié)，每個機器人上需要測量6 個測點。根據本課題組在上汽通用汽車的實際診斷經驗，容易出故障的機器人關節(jié)主要是J2、J3、J6，可以對這些關節(jié)做重點監(jiān)測。傳感器同樣采用磁座吸附，如圖4 所示。聲發(fā)射傳感器信號接入HY-900 進行數據采集。

3.2 典型信號分析

機器人CB410.1A 關節(jié)J3 信號如圖5 所示，其中有幅度較高的聲發(fā)射沖擊，并且非常規(guī)則。按照系統提出方法對信號進行分析，得到其包絡譜圖6，圖中55 Hz 頻率峰值突出，可能是內部零件損傷產生的。

機器人CB320A 的J2 關節(jié)檢測信號如圖7 所示，可以看到運轉過程中有持續(xù)的低幅度信號，呈現振蕩特征，從圖8 的包絡譜中可以看到振蕩頻率在100 Hz 左右，和該機器人測試時手動低速運行模式有關。

機器人CB410.1A 的J1 信號中有幅度很高的稀疏脈沖，如圖9 所示，信號沒有明顯的周期規(guī)律，可能是由潤滑脂中夾雜的金屬顆粒造成的。

圖5 CB410.1A 關節(jié)J3 聲發(fā)射檢測信號

圖6 CB410.1A 關節(jié)J3 信號包絡譜

圖7 CB320A-J2 聲發(fā)射檢測信號

圖8 CB320A-J2 信號包絡譜

圖9 CB410.1A-J1 聲發(fā)射檢測信號

4 結束語

給出一種將聲發(fā)射技術應用于工業(yè)機器人傳動系統檢測的信號處理和故障分析方法。在實際測試數據上的分析結果驗證了本系統能夠有效地檢測和診斷工業(yè)機器人減速機故障；并對云內動力工業(yè)機器人進行檢測，分析了典型信號特征。該系統通過聲發(fā)射檢測技術，評估機器人關節(jié)的健康狀況。經過長期現場檢測驗證，該系統能有效檢測工業(yè)生產線上機器人及其部件的損壞，開展狀態(tài)維修，避免故障停機，保證生產的有序進行。