[發明專利]一種諧波減速器健康評估方法及裝置

在審

• 申請號: 202110959720.0
• 申請日: 2021-08-20
• 公開（公告）號: CN113792610A
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發明（設計）人: 劉成良;丁浩倫;余宏淦;陶建峰;李彬;徐孜;孫浩;毛帥
• 申請（專利權）人: 上海智能制造功能平臺有限公司;上海交通大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06F30/17;G06F30/27;G06F111/08
• 代理公司: 北京中政聯科專利代理事務所(普通合伙) 11489
• 代理人: 陳超

本發明公開了一種諧波減速器健康評估方法及裝置，其中健康評估方法包括：采集諧波減速器的轉速和扭矩數據；提取轉速和扭矩數據的時域特征，并將時域特征轉化為高維特征矢量；利用降維算法將高維特征矢量轉化為低維特征；將低維特征通過馬氏距離度量得到距離集；將距離集轉化為健康指標；將健康指標與健康閾值對比，高于健康閾值為健康。本發明提出一種基于數據驅動的方法，采集實際運行過程中的信號，方便快速地分析健康性能，緩解了基于模型方法依賴較多物理假設的技術問題。

技術領域

本發明涉及系統健康評估技術領域，尤其涉及一種諧波減速器健康評估方法及裝置。

背景技術

諧波減速器具有體積小而傳動效率高，質量輕而承載能力強等優點，在機械領域得到日益廣泛的應用。在工業機器人中，諧波減速器是重要的傳動部件，主要起減速增矩的作用，決定著機器人的定位精度、承載能力和使用壽命等性能，在長時間大強度的工作中，諧波減速器性能衰退，可靠性下降，直接影響機器人整體的安全及生產。因此，需研究諧波減速器健康狀態和評估方法，提高機器人整體健康和精度。

目前針對諧波減速器健康性能的研究主要為基于模型驅動方法。多利用動力學、摩擦學及有限元等模型驅動方法對諧波減速器進行分析，建立其失效物理模型或數學模型。基于傳統的模型驅動方法依賴較多物理假設，具有一定局限性，因此評估效果受限。

發明內容

(一)發明目的

有鑒于此，本發明的目的是提供一種基于數據驅動的諧波減速器健康評估方法及裝置，直接利用實際加工過程的數據進行分析，采集諧波減速器運行數據，高效快速地對其健康性能進行評估。

(二)技術方案

根據一些實施例，在本發明的第一方面提供了一種諧波減速器健康評估方法，包括：采集諧波減速器的轉速和扭矩數據；提取轉速和扭矩數據的時域特征，并將時域特征轉化為高維特征矢量；利用降維算法將高維特征矢量轉化為低維特征；將低維特征通過馬氏距離度量得到距離集；將距離集轉化為健康指標；將健康指標與健康閾值對比，高于健康閾值為健康。

可選地，時域特征為時間窗口2min內轉速和扭矩的均值、峰峰值、標準差和峭度值。

可選地，降維算法為局部保持投影映射、拉普拉斯特征映射、t分布隨機近鄰嵌入、LargeVis中的一種。

可選地，LargeVis算法參數設置如下：低維維度為2，鄰居傳播次數為3，梯度下降學習率為1.0，負采樣個數為3，k近鄰圖鄰居數為30，負邊緣權重為5，k近鄰圖中決定邊緣權重的值為10。

可選地，馬氏距離度量的公式為：d(x，y)為馬氏距離；x和y為n維空間中任意兩個樣本；∑_xy表示兩個數據樣本之間的協方差矩陣。

可選地，將距離集轉化為健康指標公式如下：HV＝exp(-k*d(x，y))，HV為健康指標；k取0.02。

可選地，健康閾值的獲取步驟包括：對同類諧波減速器進行加速退化試驗；計算同類諧波減速器在加速退化試驗中失效前預定時間區間內的健康指標；預定時間區間內的健康指標為健康閾值。

可選地，所述健康閾值為0.9。

根據一些實施例，在本發明的第二方面提供了一種諧波減速器健康評估裝置，包括：采集模塊，其用于采集諧波減速器的轉速和扭矩數據；預處理模塊，其用于提取轉速和扭矩數據的時域特征，并將時域特征轉化為高維特征矢量；降維模塊，其用于利用降維算法將高維特征矢量轉化為低維特征；距離模塊，其用于將低維特征通過馬氏距離度量得到距離集；轉化模塊，其用于將距離集轉化為健康指標；輸出模塊，其用于將健康指標與健康閾值對比，高于健康閾值為健康。

(三)有益效果

本發明的上述技術方案具有如下有益的技術效果：