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名称 : 工业机器人关节螺栓松动的机电耦合建模及电机电流特征分析
发表日期 : 2022-08-17
摘要 :

螺栓连接的松动会降低工业机器人关节的稳定性和工作精度,因此开发有效和可靠的诊断方法仍然是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种基于机电耦合建模和电机电流特征分析(MCSA)的工业机器人关节螺栓松动检测方法。首先,根据机器人关节伺服系统的机电耦合特性建立动力学模型,模型中的螺栓松动因素等效为支撑刚度的变化。分析了螺栓松动引起的系统振动特性,动力学方程显示了电机电流与螺栓松动之间的耦合关系。然后根据电机电流变化的特点,提出利用电机电流的时频特征来检测松动。利用同步压缩变换(SST)方法获得能量集中的时频表示(TFR),然后提取时频脊线。采用时频脊线的特征作为螺栓松动的指标,并利用支持向量机(SVM)分类器识别螺栓松动。对于仿真电机电流信号的分析表明,SST可以突出螺栓松动引起的电流瞬态变化。最终在单自由度伺服关节试验台上进行了螺栓松动实验,实验结果证明了该方法的有效性。


网址 : https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2022.109681
领域 : 机器人技术
出版公司 : ELSEVIER
出版国家 : NL
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重点项目名称 : 工业机器人智能故障诊断及健康评估系统
项目所属数据集 : 工业机器人关键部件与整机故障特征数据集

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