【化工機(jī)械設(shè)備網(wǎng) 技術(shù)前沿】近日，中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所在工業(yè)機(jī)器人故障診斷領(lǐng)域取得研究進(jìn)展?？蒲袌F(tuán)隊(duì)提出了基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)機(jī)器人變工況故障診斷方法，有效提升了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)工業(yè)機(jī)器人故障診斷算法的泛化能力。相關(guān)研究成果發(fā)表在儀器和測(cè)量領(lǐng)域國(guó)際著名期刊IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement。
 

工業(yè)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)置
 

工業(yè)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)置
 

　　工業(yè)機(jī)器人被稱為“制造業(yè)皇冠頂端的明珠”，其研發(fā)制造應(yīng)用是衡量一個(gè)國(guó)家科技創(chuàng)新和高端制造水平的重要標(biāo)志。目前，工業(yè)機(jī)器人精度退化和設(shè)備故障問(wèn)題突出，給企業(yè)安全生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)效益造成巨大負(fù)面影響。當(dāng)前，隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步，以機(jī)器學(xué)習(xí)特別是深度學(xué)習(xí)為代表的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法已經(jīng)成為工業(yè)機(jī)器人故障診斷研究的熱點(diǎn)。然而，工業(yè)機(jī)器人實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，轉(zhuǎn)速和負(fù)載處于持續(xù)改變過(guò)程中，嚴(yán)重影響了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的診斷性能。
 

　　針對(duì)上述問(wèn)題，沈陽(yáng)自動(dòng)化所工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)研究室提出了基于深度感知對(duì)抗域自適應(yīng)的工業(yè)機(jī)器人變工況故障診斷方法。該方法借助感知損失最小化技術(shù)有效緩解了工業(yè)機(jī)器人工況變化帶來(lái)的對(duì)抗訓(xùn)練不穩(wěn)定問(wèn)題；在模型性能評(píng)價(jià)過(guò)程中，首次引入遷移任務(wù)難度這一關(guān)鍵維度信息，進(jìn)一步完善了遷移學(xué)習(xí)模型性能評(píng)價(jià)體系。搭建了工業(yè)機(jī)器人健康監(jiān)測(cè)平臺(tái)，對(duì)工業(yè)機(jī)器人三種典型遷移場(chǎng)景(僅負(fù)載改變、僅轉(zhuǎn)速改變以及負(fù)載、轉(zhuǎn)速同時(shí)改變)的遷移難度進(jìn)行了量化評(píng)估，并在三種遷移場(chǎng)景下對(duì)比了所提出方法與深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的性能，結(jié)果表明，所提出方法在遷移難度大的場(chǎng)景下體現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。與此同時(shí)，考慮到故障診斷過(guò)程中需要同時(shí)采集來(lái)自機(jī)器人本體和控制器的數(shù)據(jù)，為了提高工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)預(yù)處理效率，提出了基于時(shí)間戳映射的工業(yè)機(jī)器人數(shù)據(jù)篩選策略。上述研究成果有效提升了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)裝備故障診斷方法的泛化能力，對(duì)于提升工業(yè)機(jī)器人平均故障間隔時(shí)間、縮短單臺(tái)機(jī)器人維修工期、降低全壽命周期運(yùn)維成本具有現(xiàn)實(shí)意義。
 

　　該成果得到了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃和國(guó)家自然科學(xué)基金的支持。
 

　　原標(biāo)題：沈陽(yáng)自動(dòng)化所工業(yè)機(jī)器人故障診斷研究取得進(jìn)展