一种模型与数据混合驱动的机器人柔性关节振动分离方法

作     者：李健龙 柳小勤 伍星 王东晓 徐凯 LI Jianlong;LIU Xiaoqin;WU Xing;WANG Dongxiao;XU Kai

作者机构：昆明理工大学机电工程学院昆明650500 昆明理工大学云南省先进装备智能维护工程研究中心昆明650500 云南机电职业技术学院机械工程学院昆明650203 

基　　金：国家重点研发计划项目课题(2018YFB1306103) 云南省重大科技专项计划(202202AC080008) 

出 版 物：《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)

年 卷 期：2024年第43卷第23期

页      码：12-19页

摘      要：工业机器人关节具有柔性,会产生较大的工作振动。针对机器人关节发生故障时,如何从测量得到的混合振动信号中分离出故障分量的问题,提出一种模型与数据混合驱动的关节振动分离方法。首先,建立多物理量信号和系统动力学相结合的执行器动力学响应模型,并以该响应信号作为振动分离时的参考。其次,考虑噪声影响构造了幅值谱百分位序列,利用变点分析确定最优噪声阈值,并设计带通滤波器分离噪声。针对测量和滤波带来的参考振动和混合振动间相位误差问题,提出可调节因子动态时间规整相位校正方法。最后,由去噪和相位校正后的混合振动减去参考振动实现故障分量分离。在机器人关节试验台上的试验结果表明,所提方法能从关节振动中有效地分离出故障分量。

主 题 词：机器人关节故障 故障分离 可调节因子动态时间规整 噪声分离 数据生成 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

核心收录：

D　O　I：10.13465/j.cnki.jvs.2024.23.002

馆 藏 号：203155680...