一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法与流程

1.本发明涉及故障诊断领域，特别涉及一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法。


背景技术：

2.焊接机器人是一种常见的用于焊接行业的加工设备，主要应用于工程重工、汽车工业、军工等等行业，比如车床的床身，汽车尾板侧板等，自行车，油箱等，主要作用是对常见的板材、管件、以及相关零件进行焊接。而针对焊接工艺的差别，一般可以分为二氧化碳气体保护焊、氩气保护焊以及激光焊接等式。
3.而传统焊接机器人，在故障或者停机时通常发出警报并由操作人员负责处理，但是，由于操作人员的知识储备有限，对于各种的焊接问题以及警报信息的处理能力相对于技术成熟的专家来讲较弱，往往需要花费较长的周期才能根据警报信息排查出问题，因而会降低焊接加工的进度，影响产品的生产效率。
4.因此，如果能根据加工焊接机器人数据，对当前机器人的状态警报以及焊接中工艺数据的分析，然后在上位机中加入智能诊断系统，及时提醒操作人员当前的警报以及如何解决故障，则可以很大的提升加工生产效率，并且降低对操作员的技术要求。


技术实现要素：

5.为解决上述问题，本发明提供了一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法。
6.根据本发明的一个方面，提供了一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法，包括以下步骤：
7.1)操作上位机系统界面，读取焊接机器人数据；
8.2)将数据存储至数据库；
9.3)对所存储的数据进行分析；
10.4)对分析出的故障进行诊断；
11.5)判断当前是否有异常，判断为是则继续进行下一步，判断为否则跳转到步骤1)；
12.6)给出故障的解决方案；
13.其中，上位机和焊接机器人的控制器通过远程api进行通讯。
14.本发明中的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法将数据抓取到上位机中并存储在数据库中，通过对数据库中的数据进行分析，给出对当前状态的诊断，然后基于当前故障的预判断，后期持续抓取数据来验证问题的预判，提醒操作人员当前的警报以及如何解决故障，从而保证了焊接加工的进度，提升了加工生产效率。
15.在一些实施方式中，在步骤1)中，系统界面具有监控、数据库、调试、设置和通讯功能。由此，描述了系统界面的情况，其中，描述了系统界面的情况。
16.在一些实施方式中，监控功能包括机台监控、负载率、io监控、坐标监控。由此，描述了监控功能的分类。
17.在一些实施方式中，在步骤1)中，所读取的焊接机器人数据包括加工程序、当前工作状态、当前警报信息和历史警报信息。由此，描述了所读取的焊接机器人数据，则可以数据判断加工情况和警报情况。
18.在一些实施方式中，在步骤3)中，进行数据分析会得到警报词云，并对高频出现的故障进行分析。由此，描述了进一步进行数据分析以得到故障信息的方法。
19.在一些实施方式中，在步骤4)中，根据故障分析情况，判断受损严重的零件。由此，描述了进行故障诊断的部分方法，即首先锁定出现故障的位置。
20.在一些实施方式中，在步骤4)中，还通过当前警报进行联合分析。由此，描述了进行故障诊断的进一步的方法，即分下当下该位置零件的故障情况。
21.在一些实施方式中，在步骤5)中，判断为是则发出故障情况警报。由此，在确定故障情况后，会发出相关警报进行提示。
22.在一些实施方式中，在步骤6)中，会停止加工。由此，存在异常时不建议继续进行加工。
23.在一些实施方式中，在步骤6)中，故障解决后，跳转至步骤1)。由此，可以在解决故障后继续进行加工。
附图说明
24.图1为本发明一实施方式的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法的流程图。
具体实施方式
25.下面结合附图对本发明作进一步详细的说明。
26.图1示意性地显示了根据本发明的一种实施方式的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法的流程。如图1所示，该方法在使用远程api(remote api)通讯方式，实现上位机和焊接机器人的控制器进行通讯，然后在上位机的系统界面进行操作，将数据抓取到上位机中并存储在数据库中，通过对数据库中的数据进行分析，给出对当前状态的诊断。
27.该方法主要包括几个步骤，如下文所述。
28.第一步，操作上位机的相关系统界面，以读取焊接机器人的相关数据。
29.在上位机上，专门用于该故障诊功能的系统界面，一般具有监控、数据库、调试、设置和通讯功能，而操作跳转到相关功能页面时，在每个功能页面也具有多个更加具体的功能，比如，监控界面就包括机台监控、负载率、io监控和坐标监控等。
30.而在该步骤中，所读取的焊接机器人数据包括两种，即加工数据和警报数据。其中，加工数据主要包括加工程序和当前工作状态等的数据信息，而警报数据主要包括当前警报信息和历史警报信息等的数据信息。
31.第二步，将所读取的数据存储至上位机的数据库。
32.第三步，对所存储的数据进行分析。
33.在该步骤中，上位机对存储到其中的数据进行分析，会从警报数据中的历史警报信息得到相关的警报词云，然后对其中较为高频出现的故障种类和原因进行分析。
34.第四步，对分析出的故障进行诊断。
35.在该步骤中，根据上一步的故障分析情况，判断焊接机器人上受损较为严重的零件，作为重点诊断对象。
36.此外，在该步骤中，还结合当前警报信息进行联合分析，判断当前警报由这些受损较为严重的零件引起，从而一并进行诊断。
37.第五步，判断当前是否有异常。
38.根据上一步的诊断情况，系统可以继续判断焊接机器人当前的加工工作是否存在异常，判断结果为是或否。其中，当判断结果为否时，即即当前的加工工作不存在异常时，则跳转到第一步，从而可以持续进行焊接机器人工作数据的读取、存储、加工和诊断工作。
39.第六步，给出故障的解决方案。
40.当上一步的判断结果为是时，即当前的加工工作存在异常，并发出进行提示故障情况警报，同时系统根据情况给出预先输入的相应故障的解决方案，以方便操作人员及时解决故障。同时不建议继续进行加工，则可以视情况停止焊接机器人的加工工作。
41.最后，如果故障得到解决，则跳转到第一步，以能够持续进行焊接机器人工作数据的读取、存储、加工和诊断工作。
42.以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。


技术特征：
1.一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤1)操作上位机系统界面，读取焊接机器人数据；2)将数据存储至数据库；3)对所存储的数据进行分析；4)对分析出的故障进行诊断；5)判断当前是否有异常，判断为是则继续进行下一步，判断为否则跳转到步骤1)；6)给出故障的解决方案；其中，上位机和焊接机器人的控制器通过远程api进行通讯。2.根据权利要求1所述的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法，其特征在于：在步骤1)中，系统界面具有监控、数据库、调试、设置和通讯功能。3.根据权利要求2所述的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法，其特征在于：监控功能包括机台监控、负载率、io监控和坐标监控。4.根据权利要求1所述的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法，其特征在于：在步骤1)中，所读取的焊接机器人数据包括加工程序、当前工作状态、当前警报信息和历史警报信息。5.根据权利要求1所述的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法，其特征在于：在步骤3)中，进行数据分析会得到警报词云，并对高频出现的故障进行分析。6.根据权利要求1所述的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法，其特征在于：在步骤4)中，根据故障分析情况，判断受损严重的零件。7.根据权利要求6所述的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法，其特征在于：在步骤4)中，还通过当前警报进行联合分析。8.根据权利要求1所述的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法，其特征在于：在步骤5)中，判断为是则发出故障情况警报。9.根据权利要求1所述的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法，其特征在于：在步骤6)中，会停止加工。10.根据权利要求1所述的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法，其特征在于：在步骤6)中，故障解决后，跳转至步骤1)。

技术总结
本发明公开了一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法。该方法包括以下步骤：1)操作上位机系统界面，读取焊接机器人数据；2)将数据存储至数据库；3)对所存储的数据进行分析；4)对分析出的故障进行诊断；5)判断当前是否有异常，判断为是则继续进行下一步，判断为否则跳转到步骤1)；6)给出故障的解决方案；其中，上位机和焊接机器人的控制器通过远程API进行通讯。本发明中的一种应用于焊接机器人系统的故障诊断方法将数据抓取到上位机中并存储在数据库中，通过对数据库中的数据进行分析，给出对当前状态的诊断，并持续抓取数据来验证问题的预判，提醒操作人员当前的警报以及如何解决故障，保证焊接加工进度，提升加工效率。提升加工效率。提升加工效率。


技术研发人员：王豪成 李忠校 张颖 刘志朋
受保护的技术使用者：新代科技（苏州）有限公司
技术研发日：2022.05.05
技术公布日：2022/7/22