多工位机器人控制系统、控制方法及多工位机器人

技术领域

本发明涉及智能机器人技术领域，具体为多工位机器人控制系统、控制方法及多工位机器人。

背景技术

随着工业4.0的发展，机器人产业蓬勃发展，尤其在加工制造业上的发展异常迅猛，如何实现机器人快速高效的使用，已经成为相关领域人员关注的热点。为了适应使用环境的柔性化、准确化、信息化、自动化、快速高效的要求，机器人已从以前简单的物料搬运、堆垛发展到今天的集机械设计、计算机科学、通讯技术、自动化技术以及管理科学为一体的综合技术。其中，机器人视觉装置应运而生，受到了人们的广泛关注，并且迅速地应用到了机器人工件定位、范围控制等许多场所。一般来说，机器人在处理固定工位上工件的方式是需要将机器人固定对应工位安装的，即将机器人固定之后，按照固定的方式和姿态来进行操作。这种工作方式需要一台机器人专门配合一个固定的工位。

智能机器人系统是实现智能生产的基本单元。机器人在工业生产中的应用由来已久并得到了广泛的应用和发展，在成熟的生产线布置中，机器人通常以机器人家族或称机器人组、机器人族的形式组织构成。而机器人组通常是连续工位的不同功能的机器人组织而成，实现机器人组中各个工位的机器人协调运行是实现生产稳定、高效进行的重要课题。

经检索，中国专利公开号为CN107685329A公开了一种机器人工件定位控制系统及方法。该控制系统包括用于计算工件偏移量及调整机器人工件操作参数的机器人控制装置、用于获取工件图像的视觉装置、用于带动机器人进行工位切换的运动机构、主控制器和工位接近传感器。主控制器控制运动机构带动机器人运动，当工位接近传感器判断机器人接近工位，反馈主控制器停止运送机器人；由机器人控制装置控制视觉装置获取工件图像，并计算得出工件偏移量，再根据偏移量调整工作参数，实现了机器人的一机多工位的切换后工件的定位，解决了工位切换后工件位置变化所造成的工件加工不精确的问题。

上述专利存在以下不足：依靠智能机器人自身的运算能力进行动作的执行和调整明显的增加了智能机器人的制造成本；随着工位的增加，相互协调变得困难和不稳定；单一信道的内部通信的效率极低。

鉴于此，我们提出多工位机器人控制系统、控制方法及多工位机器人。

发明内容

本发明的目的在于提供多工位机器人控制系统、控制方法及多工位机器人，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

多工位机器人控制系统，包括：多工位机器人控制系统，包括：中央处理器，还包括：

智能机器人组、通信控制网络、云计算服务端；所述智能机器人组通过所述通信控制网络与所述云计算服务端连接；

主控制器，用于带动机器人进行工位切换的运动机构和工位接近传感器；

所述机器人包括用于计算工件偏移量及调整机器人工件操作参数的机器人控制装置和用于获取工件图像的视觉装置；所述主控制器控制连接所述运动机构，所述主控制器输入采样连接所述工位接近传感器，所述主控制器连接所述机器人控制装置；所述机器人控制装置输入采样连接所述视觉装置；

故障诊断系统，用于对智能机器人及时准确的故障进行分析；

监测预警系统，用于对机器人的关键运行数据进行监测。

优选的，所述主控制器为PLC控制器。

优选的，所述智能机器人组为多工位智能机器人集合，至少包括第一主动智能机器人、第一从动智能机器人；所述第一主动智能机器人将初始运行信息、实时运行信息传输至云计算服务端；所述第一从动智能机器人将实际运行信息传输至云计算服务端；所述云计算服务端依据第一主动智能机器人的初始运行信息、实时运行信息，规划、矫正第一从动智能机器人从动运行信息，以及通过通信控制网络将从动运行信息传输至第一从动智能机器人，控制、调整第一从动智能机器人动作；为便于初始参量的设置，提供监控端作为主控制平台对系统行为进行定义和发出指令；所述监控端与所述云计算服务端连接，用于第一主动智能机器人的初始运行信息的设定、启动、中断或终止。

优选的，所述通信控制网络包括有线和/或无线网络。

优选的，所述诊断系统包括：动态检测单元，用于对智能机器人的运行数据进行计算，得到智能机器人的故障点和故障参数，并基于故障参数得到所述智能机器人的倾倒时间，倾倒时间即智能机器人运行过程中故障排除时间；

将故障参数发送至诊断处理器，诊断处理器进行诊断分析；

将故障排除时间发送至终端设备，使技术人员在故障排除时间内完成故障诊断。

优选的，所述动态检测单元设置在运动机构上，所述动态监测单元包括压力传感器、高度传感器、第一加速度传感器和第二加速度传感器，压力传感器设置有四个，四个压力传感器分别设置在智能机器人的四个机器足底面上，且在智能机器人的左前足上设置有第一速度传感器、在智能机器人的左后足上设置有第二速度传感器，高度传感器设置两个，一个高度传感器设置在智能机器人两个前机器足之间，另一个高度传感器设置在智能机器人两个后机器足之间。

优选的，所述监测预警系统包括：用户本地平台、数据采集控制器和远程监控诊断模块，其中：所述远程监控诊断模块具体包括远程通讯模块、数据采集模块、数据存储库和数据诊断分析模块，所述远程通讯模块将所述用户本地平台数据传输至所述数据存储库，所述数据采集模块采集所述数据采集控制器的数据，并将采集到的数据采集控制器的数据传输至数据存储库；所述数据诊断分析模块通过对历史各型机器人的故障机理进行建模分析，对历史故障信息进行挖掘分析，得出历史故障类型及对应的数据；所述数据存储库和所述数据诊断分析将数据与服务器交互。

优选的，所述远程监控诊断模块基于对现场运行机器人的关键运行数据的识别、报警数据和辅助诊断数据，对机器人进行故障诊断与分析。

多工位机器人，包括上述多工位机器人控制系统。

多工位机器人的控制方法，包括以下步骤：

步骤一、第一主动智能机器人和初始运行信息的设置；

步骤二、第一主动智能机器人通过通信控制网络将初始运行信息传输至云计算服务端；

步骤三、云计算服务端依据第一主动智能机器人的初始运行信息规划第一从动智能机器人从动运行信息，并将其通过通信控制网络传输至第一从动智能机器人，控制第一从动智能机器人动作；

步骤四、云计算服务端采集第一主动智能机器人实时运行信息、第一从动智能机器人实际运行信息，并进行计算，矫正第一从动智能机器人从动运行信息，并通过通信控制网络将矫正后的从动运行信息传输至第一从动智能机器人，调整第一从动智能机器人动作；云计算服务端判断第一主动智能机器人的实时运行信息超出标准运行信息预设的阈值，则对初始运行信息进行重新设定；

步骤五、重复所述步骤四至第一主动智能机器人接受中断或终止指令。与现有技术相比，本发明的有益效果是：

一、该多工位机器人控制系统、控制方法及多工位机器人，运算能力强。本发明采用云计算服务器集中处理控制、反馈数据信息，运算能力强，对于各工位机器人复杂动作，涉及工序和参数众多的情况下，降低了对机器人自身数据处理能力的要求，运算速度快，降低了机器人本身的制造和运行成本。

二、该多工位机器人控制系统、控制方法及多工位机器人，对智能机器人在运行过程中的动态数据进行实时监测，预习对智能机器人在运行过程中的压力值进行处理，对智能机器人的行进状态进行研判，同步对智能机器人运行过程中前、后足的速度进行差值处理，得出该智能机器人的故障点，并通过对智能机器人相邻行走周期内的差值进行处理，计算出智能机器人的倾倒时间，使维护人员在智能机器人发生倾倒之前对智能机器人进行故障排除。

三、该多工位机器人控制系统、控制方法及多工位机器人，通过对智能机器人运行过程中出现异常数据通过安装在各关键部位的数据采集控制器上传到远程监控诊断模块，从而对异常数据进行诊断分析最终实现机器人故障预警，并通过对异常数据的分析得出故障原因，方便机器人的运维及保养。

附图说明

图1为本发明的整体系统框图；

图2为本发明的智能机器人组组成图；

图3为本发明中通信控制网络的组成图；

图4为本发明中故障诊断系统的系统框图；

图5为本发明中监测预警系统的系统框图；

图6为本发明中远程监控诊断模块的系统框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，多工位机器人控制系统，包括：多工位机器人控制系统，包括：中央处理器，还包括：

智能机器人组、通信控制网络、云计算服务端；智能机器人组通过通信控制网络与云计算服务端连接；

主控制器，用于带动机器人进行工位切换的运动机构和工位接近传感器；

机器人包括用于计算工件偏移量及调整机器人工件操作参数的机器人控制装置和用于获取工件图像的视觉装置；主控制器控制连接运动机构，主控制器输入采样连接工位接近传感器，主控制器连接机器人控制装置；机器人控制装置输入采样连接视觉装置；

故障诊断系统，用于对智能机器人及时准确的故障进行分析；

监测预警系统，用于对机器人的关键运行数据进行监测。

主控制器为PLC控制器。

如图2所示，智能机器人组为多工位智能机器人集合，至少包括第一主动智能机器人、第一从动智能机器人；第一主动智能机器人将初始运行信息、实时运行信息传输至云计算服务端；第一从动智能机器人将实际运行信息传输至云计算服务端；云计算服务端依据第一主动智能机器人的初始运行信息、实时运行信息，规划、矫正第一从动智能机器人从动运行信息，以及通过通信控制网络将从动运行信息传输至第一从动智能机器人，控制、调整第一从动智能机器人动作；为便于初始参量的设置，提供监控端作为主控制平台对系统行为进行定义和发出指令；监控端与云计算服务端连接，用于第一主动智能机器人的初始运行信息的设定、启动、中断或终止。

如图3所示，通信控制网络包括有线和/或无线网络。

如图4所示，诊断系统包括：动态检测单元，用于对智能机器人的运行数据进行计算，得到智能机器人的故障点和故障参数，并基于故障参数得到智能机器人的倾倒时间，倾倒时间即智能机器人运行过程中故障排除时间；

将故障参数发送至诊断处理器，诊断处理器进行诊断分析；

将故障排除时间发送至终端设备，使技术人员在故障排除时间内完成故障诊断。

如图4所示，动态检测单元设置在运动机构上，动态监测单元包括压力传感器、高度传感器、第一加速度传感器和第二加速度传感器，压力传感器设置有四个，四个压力传感器分别设置在智能机器人的四个机器足底面上，且在智能机器人的左前足上设置有第一速度传感器、在智能机器人的左后足上设置有第二速度传感器，高度传感器设置两个，一个高度传感器设置在智能机器人两个前机器足之间，另一个高度传感器设置在智能机器人两个后机器足之间。

动态监测单元对智能机器人运行数据具体检测步骤如下：

步骤一：通过压力传感器用于实时监测智能机器人的压力信息，得到智能机器人四个机器足同一行走周期所得到的压力信息值，并删除该组数据中的最大值和/或最小值，计算得到该组数据中剩余数据的平均压力值，并标记为Fi,i＝1，...，n；

步骤二：对步骤一中智能机器人运行过程中的平均压力值与终端设备所上传的预设压力值进行对比，并进行差值计算，得到压力差值Pi,在同一个周期的时间内，Pi

若Pi≥Ki，对智能机器人的运行状态进行判断；

步骤三：对智能机器人的运行状态进行判断时，通过第一速度传感器实时获取智能机器人左前足的第一速度并标记为Vi1，第二速度传感器实时获取智能机器人左后足的第二速度并标记为Vi2,将第一速度Vi1与第二速度Vi2进行差值比较；

若Vi1-Vi2≠0，则判定智能机器人行走故障，有发生倾倒风险；

步骤四：当判定智能机器人行走故障时，在同一个行走周期内，通过智能机器人两个前机器足之间的高度传感器实时获取前端高度值并标记为Hi1，并通过智能机器人两个后机器足之间的高度传感器实时获取后端高度值并标记为Hi2,将前端高度值Hi1与后端高度值Hi2进行差值比较；

若Hi1-Hi2＞0，则智能机器人的后机器足发生故障；

若Hi1-Hi2＜0，则智能机器人的前机器足发生故障；

步骤五：计算智能机器人同一个行走周期内前端高度值H11与与后端高度值H12之间的差值，即Z1＝∣H11-H12∣；

并取相邻行走周期内前端高度值H21与后端高度值H22之间的差值，即Z2＝∣H21-H22∣；

对Z1与Z2进行差值比较，根据公式Ch＝∣Z1-Z2∣计算得到相邻两个智能机器人行走过程中的高度差Ch；

步骤六：设定智能机器人在行走过程中发生倾倒的临界高度与智能机器人正常状态的高度的差值为D，根据公式

如图5所示，监测预警系统包括：用户本地平台、数据采集控制器和远程监控诊断模块，其中：远程监控诊断模块具体包括远程通讯模块、数据采集模块、数据存储库和数据诊断分析模块，远程通讯模块将用户本地平台数据传输至数据存储库，数据采集模块采集数据采集控制器的数据，并将采集到的数据采集控制器的数据传输至数据存储库；数据诊断分析模块通过对历史各型机器人的故障机理进行建模分析，对历史故障信息进行挖掘分析，得出历史故障类型及对应的数据；数据存储库和数据诊断分析将数据与服务器交互。

在本申请实施例中，数据采集控制器具体的通讯流程如下：

(1)首先，数据采集控制器向远程监控诊断服务平台发起TCP连接请求，建立连接之后，服务平台向数据采集控制器发送一个随机序列。

(2)数据采集控制器将接收到的随机序列和本地存储的认证密钥(由本地监控平台配置，存储于通讯点表中)组合成一连接串，计算连接串的MD5值并发送给数据中心。

(3)服务平台将接收到的MD5值和本地计算结果相比较，如果一致则验证成功，可以进行下一步操作，否则认为验证失败，断开连接。认证密钥由本地监控平台配置，存储于通讯点表中。服务平台可以通过网络对本地平台的配置进行更新，从而更新数据采集控制器的认证密钥。

(4)身份验证成功之后，服务平台将向数据采集控制器定时发送心跳包数据，保持连接的有效性，数据采集控制器进行应答。超时未应答则认为数据采集控制器掉线，服务平台断开连接。

(5)身份验证成功之后，服务平台可以实时对数据采集控制器进行数据访问，包括读取对应机器人的状态参数、远程调控对应机器人。

(6)数据采集控制器需要定时将机器人状态参数等信息主动上发给服务平台。如果遇到网络故障，心跳包连接断开，数据采集控制器则需要存储需要上发的数据，等待网络恢复正常之后重新上发。身份验证成功之前，数据通讯采用明文通讯。验证成功之后，数据通讯采用AES加密通讯，加密解密密钥即为数据采集控制器本地存储的认证密钥。通讯数据包使用XML格式，以文本形式远传。

进一步的，在本申请的一种优选实施例中，远程监控诊断模块基于对现场运行机器人的关键运行数据的识别、报警数据和辅助诊断数据，对机器人进行故障诊断与分析。

进一步的，在本申请的一种优选实施例中，智能机器人运行状态监测预警系统还包括无线辅助传感器、视频模块和交换机，数据采集模块与无线辅助传感器、数据采集控制器、视频模块和交换机连接并通过无线辅助传感器、数据采集控制器、视频模块采集机器人数据。

进一步的，在本申请的一种优选实施例中，无线辅助传感器和数据采集控制器安装于机器人各关键部位，用于采集机器人运行数据，对机器人进行调测，并通过交换机将本地和远程的数据进行传输。

进一步的，在本申请的一种优选实施例中，远程监控诊断模块通过对历史各型机器人的故障机理进行建模分析，对历史故障信息进行挖掘分析，得出历史故障类型及对应的数据。

进一步的，在本申请的一种优选实施例中，数据采集控制器与机器人、用户本地平台和远程监控诊断模块连接，数据采集控制器包括权限管理单元，权限管理单元限制数据采集控制器的数据访问来客。

如图6所示，远程监控诊断模块基于对现场运行机器人的关键运行数据的识别、报警数据和辅助诊断数据，对机器人进行故障诊断与分析。

多工位机器人，包括上述多工位机器人控制系统。

多工位机器人的控制方法，包括以下步骤：

步骤一、第一主动智能机器人和初始运行信息的设置；

步骤二、第一主动智能机器人通过通信控制网络将初始运行信息传输至云计算服务端；

步骤三、云计算服务端依据第一主动智能机器人的初始运行信息规划第一从动智能机器人从动运行信息，并将其通过通信控制网络传输至第一从动智能机器人，控制第一从动智能机器人动作；

步骤四、云计算服务端采集第一主动智能机器人实时运行信息、第一从动智能机器人实际运行信息，并进行计算，矫正第一从动智能机器人从动运行信息，并通过通信控制网络将矫正后的从动运行信息传输至第一从动智能机器人，调整第一从动智能机器人动作；云计算服务端判断第一主动智能机器人的实时运行信息超出标准运行信息预设的阈值，则对初始运行信息进行重新设定；

步骤五、重复步骤四至第一主动智能机器人接受中断或终止指令。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。