[發明專利]機器人狀態數據的預處理方法、裝置和設備

在審

• 申請號: 202210631341.3
• 申請日: 2022-06-06
• 公開（公告）號: CN114996643A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 鞏瀟;梁學修;楊學志;蔣杰;關永瀚;黃欣;余嫻
• 申請（專利權）人: 中國軟件評測中心（工業和信息化部軟件與集成電路促進中心）
• 主分類號: G06F17/15
• 分類號: G06F17/15
• 代理公司: 北京市鼎立東審知識產權代理有限公司 11751
• 代理人: 朱慧娟;李芙蓉

本公開提出了一種機器人狀態數據的預處理方法、裝置和設備，該方法包括：從機器人當前上報的狀態數據中讀取各數據指標的指標值；根據機器人的故障數據確定各數據指標對應的預處理方法；根據各數據指標對應的預處理方法對各數據指標的指標值進行預處理，這樣，就可以根據機器人的故障變化情況動態調整各數據指標對應的預處理方法，以使預處理后狀態數據滿足機器人動態故障診斷分析的需求。

技術領域

本公開涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種機器人狀態數據的預處理方法、裝置和設備。

背景技術

隨著工業機器人與互聯網結合的發展和應用，工業機器人的故障診斷和數據分析隨著Internet普及而得到廣泛的應用。在工業機器人的智能監控系統中，工業機器人與物聯網(IoT)相結合采集機器人各個機構的狀態數據，并根據各個機構的狀態數據對機器人進行故障診斷。但是在各個機構的狀態數據的采集、上報、轉存等處理過程中會出現噪聲數據、不一致數據和丟失數據等無效數據，進而影響到故障診斷的準確性。因此，如何對各個機構的狀態數據進行預處理顯得尤為重要。

目前，在對各個機構的狀態數據進行預處理時，通常直接對其中的無效數據進行刪除或者采用“就近”采集的數據對無效數據進行填充。但是工業機器人是面向應用的設備，隨著其本體的生命周期的變化，影響故障的因子也在隨之發生變化，進而對進行故障診斷分析的狀態數據需求也不相同，因此，現有的采用固定的預處理方法得到的狀態數據難以滿足動態故障診斷分析的需求。

發明內容

有鑒于此，本公開提出了一種機器人狀態數據的預處理方法、裝置和設備，通過本公開預處理方法得到的狀態數據可以滿足機器人動態故障診斷分析的需求。

根據本公開的第一方面，提供了一種機器人狀態數據的預處理方法，包括：

從機器人當前上報的狀態數據中讀取各數據指標的指標值；

根據所述機器人的故障數據確定各所述數據指標對應的預處理方法；

根據各所述數據指標對應的預處理方法對各所述數據指標的指標值進行預處理。

在一種可能的實現方式中，在根據所述機器人的故障數據確定各所述數據指標對應的預處理方法時，包括：

根據所述機器人的故障數據，計算各所述數據指標對應的故障影響程度；

根據各所述數據指標對應的故障影響程度，確定各所述數據指標對應的預處理方法。

在一種可能的實現方式中，所述故障數據包括各所述數據指標對應的動態故障占比和預設故障占比中的至少一種；

其中，各所述數據指標對應的動態故障占比根據各所述數據指標對應的故障頻率和故障歷史數據計算得到。

在一種可能的實現方式中，所述故障影響程度的計算式如下所示：

式中，f(x)為數據指標x對應的故障影響程度，H(x_i)為第i條歷史狀態數據中所述數據指標x的歷史指標值，d為數據指標x的對應的動態故障占比，p為預設的故障占比，T(j)為機器人各機構對應的數據指標閾值。

在一種可能的實現方式中，在根據所述數據指標對應的故障影響程度，確定各所述數據指標對應的預處理方法，包括：

根據各所述數據指標對應的故障影響程度，將各所述數據指標劃分為關鍵性數據指標和非關鍵性數據指標；

將預設的第一預處理方法作為所述關鍵性數據指標對應的預處理方法，將預設的第二預處理方法作為所述非關鍵性數據指標的預處理方法。

在一種可能的實現方式中，所述第一預處理方法包括采用預設的填充算法對所述數據指標的無效指標值進行填充；