基于数字孪生的四足机器人故障预测方法、装置及设备与流程.docx

在现代工业生产中，四足机器人的作用日益凸显。它们不仅能够适应各种复杂的作业环境，而且在提高生产效率、降低人力成本方面发挥着不可或缺的作用。然而，随着四足机器人在生产线上的普及，其运行的可靠性与安全性成为制约生产效率和确保安全生产的重要因素。现有技术在故障预测方面存在局限性，通常只能在故障发生后被动应对，不能实现早期预警和预防性维护，从而在面对突发故障时难以避免损失和风险。 为解决这一问题，本文介绍了一种创新的故障预测方法，此方法基于数字孪生技术，为四足机器人提供了一套有效的故障预测方案。数字孪生技术作为近年来工业界备受关注的前沿技术之一，通过在虚拟空间中创建一个与真实物理对象相匹配的数字模型，实现了对物理实体的全面仿真与分析。数字孪生模型不仅可以实时反映设备的当前状态，还可以根据历史数据模拟其未来表现，为提前发现潜在故障和制定维护策略提供了可能。 在该技术的应用中，首先通过分析目标四足机器人的历史运行数据，识别出影响其健康状况的关键组件，如机械结构、变速箱、执行器和输入信号组件等。根据这些组件在机器人系统中的作用和特点，分别为它们定义不同的建模级别，例如将机械结构设计为白盒模型，以展现其内部结构和详细的动态行为；变速箱则设计为灰盒模型，其内部机制既不完全透明也不完全隐藏；执行器和输入信号则采用黑盒模型，侧重于输入与输出之间的关系。通过这种方式，能够兼顾模型的精细度和计算效率。 基于这些关键组件，构建起四足机器人的数字孪生模型，并设置相应的建模参数，如变速箱的摩擦重量和齿轮惯性等。在模型建立后，使用非线性最小二乘法迭代计算这些参数的更新值，以不断提高模型的准确性。通过将更新后的参数导入数字孪生模型中，运行并实时监控模拟扭矩信号与实际扭矩信号的偏差，验证模型的准确性。一旦模拟信号与实际信号的偏差达到预设的精度条件，即可认为模型已足够精确，可用于预测四足机器人的故障。 通过进一步分析模型中各组件参数的迭代更新过程，可以估算出变速箱等关键组件的剩余使用寿命，从而提前对故障进行诊断和预测。一旦识别出潜在的风险，即可采取相应的预防措施，如计划性维修或更换，以避免突发故障带来的生产停滞和经济损失。 此外，本发明还涉及一种基于数字孪生技术的四足机器人故障预测装置，该装置包括组件选取单元、模型构建单元和参数更新单元等。这些单元通过协同工作，共同完成对四足机器人故障的高效预测和预防。该装置能够实时监控四足机器人的运行状态，并结合数字孪生模型对可能出现的故障进行预测，从而大大提前了故障发现的时间窗口，为实现及时的维护和保养提供了有力保障。 基于数字孪生技术的四足机器人故障预测方法不仅能够有效提高工业生产的稳定性和效率，降低因设备故障带来的经济损失和安全风险，而且在工业自动化和智能制造领域具有广阔的应用前景。随着工业物联网和大数据技术的不断进步，基于数字孪生的故障预测技术将会成为推动工业设备维护技术进步的重要力量。