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CN115816514A - 基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法及系统 - Google Patents

基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法及系统 Download PDF

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CN115816514A CN202310119444.6A CN202310119444A CN115816514A CN 115816514 A CN115816514 A CN 115816514A CN 202310119444 A CN202310119444 A CN 202310119444A CN 115816514 A CN115816514 A CN 115816514A
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Abstract

本发明属于测量电变量技术领域，提供了基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法及系统，包括：获取制动器所在回路中的电流信号和制动器的状态信号；根据制动器的状态，确定相匹配的预设电流阈值；将制动器所在回路中的电流信号与所述状态相匹配的对应预设电流阈值进行比较，通过比较结果可以实现对制动器的意外打开以及制动器无法打开的故障检测，从而实现当制动器出现故障时，操作者可以通过故障检测结果进行相关应对操作，防止危害的进一步发生。

Description

基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法及系统
技术领域
本发明属于测量电变量技术领域，尤其涉及一种基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法及系统。
背景技术
医用机器人的各个关节不运动时，通常需要用制动器锁住，以防止医用机器人的意外的运动，制动器还可以称抱闸。当操作者未发出命令，制动器意外打开时，在重力或者操作者意外推动的作用下，医用机器人应用部分的意外动作会对患者造成无法接受的伤害；当制动器出现故障无法打开时，关节转动的力矩将会变大，影响医用机器人的临床功能。在手术过程中出现意外动作或制动器无法打开等故障时，会严重影响手术进程；另外，如果制动器发生短路，产生的热量可能会烫伤操作者或患者。
现有的医用机器人，在关节处虽然设置了制动器以实现关节的锁定，但是，制动器在长时间和高频次使用过程中，会出现意外打开和无法打开等故障，如果不能对制动器的意外打开以及制动器无法打开等故障进行检测，会导致医用机器人应用部分意外动作对患者造成伤害的问题，以及关节转动力矩变大影响医用机器人临床功能的问题。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法及系统，本发明通过对制动器电变量的检测来判断制动器是否正常工作，实现了对制动器的意外打开以及制动器无法打开等故障的检测，在制动器出现故障时，可以及时进行报警，避免了手术过程中出现的医用机器人应用部分意外动作对患者造成伤害以及关节转动力矩变大影响医用机器人临床功能的问题。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
第一方面，本发明提供了一种基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法，包括：
获取制动器所在回路中的电流信号和制动器的状态信号；
根据制动器的状态，确定相匹配的预设电流阈值；
将制动器所在回路中的电流信号与所述状态相匹配的对应预设电流阈值进行比较，通过比较结果来判断制动器的故障类型。
进一步的，所述制动器为打开状态时，如果电流信号大于第一预设电流阈值，判断制动器出现打开幅度过大故障；如果电流信号小于第二预设电流阈值，判断所述制动器出现无法打开故障；所述第二预设电流阈值小于所述第一预设电流阈值。
进一步的，所述制动器为关闭状态时，如果电流信号大于第三预设电流阈值，判断所述制动器出现意外打开故障；所述第三预设电流阈值小于所述第二预设电流阈值。
进一步的，所述回路中至少包括一个制动器。
进一步的，对获取的电流信号进行去噪处理。
进一步的，采用小波阈值去噪法进行去噪处理，阈值函数为：
采用小波阈值去噪法进行去噪处理，阈值函数为：
Figure SMS_1
Figure SMS_2
其中，a表示设定的阈值；
Figure SMS_3
表示去噪后第i层小波分解分量的第j个系数，i和j为常数；
Figure SMS_4
表示阈值处理后的分解系数；sgn表示符号函数。
第二方面，本发明还提供了一种基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测系统，包括：
数据采集模块，被配置为：获取制动器所在回路中的电流信号和制动器的状态信号；
阈值确定模块，被配置为：根据制动器的状态，确定相匹配的预设电流阈值；
故障检测模块，被配置为：将制动器所在回路中的电流信号与所述状态相匹配的对应预设电流阈值进行比较，通过比较结果来判断制动器的故障类型。
进一步的，所述制动器为打开状态时，如果电流信号大于第一预设电流阈值，判断制动器出现打开幅度过大故障；如果电流信号小于第二预设电流阈值，判断所述制动器出现无法打开故障；所述第二预设电流阈值小于所述第一预设电流阈值。
进一步的，所述制动器为关闭状态时，如果电流信号大于第三预设电流阈值，判断所述制动器出现意外打开故障；所述第三预设电流阈值小于所述第二预设电流阈值。
进一步的，对获取的电流信号进行去噪处理。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
1、本发明通过获取制动器所在回路中的电流信号，然后根据电流信号与第一预设电流阈值、第二预设电流阈值和第三预设电流阈值的比较结果，可以实现对制动器的意外打开以及制动器无法打开的故障检测，从而实现当制动器出现故障时，操作者可以通过故障检测结果进行相关应对操作，防止危害的进一步发生；
2、本发明通过直接获取制动器所在回路中的电流信号进行故障检测，较在制动器上增加限位开关等元件实现的对制动器故障检测等方式，降低了关节处的整体体积和结构复杂度，降低了关节处的臃肿程度；
3、本发明中的检测方法仅在控制柜内部增加了电流传感器，对制动器的外形大小无影响，而且电流传感器的体积也很小，不影响控制柜的设计；
4、本发明在获取电流信号后，首先对获取的电流信号进行去噪处理，再进行电流信号的比较，保证了检测精度。
附图说明
构成本实施例的一部分的说明书附图用来提供对本实施例的进一步理解，本实施例的示意性实施例及其说明用于解释本实施例，并不构成对本实施例的不当限定。
图1为本发明实施例1的流程图；
图2为本发明实施例1的制动器所在回路示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
实施例1：
正如背景金属中记载的，现有的医用机器人，不能对制动器的意外打开以及制动器无法打开等故障进行检测，或者，如果在制动器上增加限位开关等元件实现对制动器故障检测时，制动器的体积会因为限位开关的设置而增大，关节整体体积增大，增加了关节的臃肿程度，不利于设计；针对上述问题，如图1所示，本实施例体提供了一种测量电变量的基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法，包括：
获取制动器所在回路中的电流信号和制动器的状态信号；
根据制动器的状态，确定相匹配的预设电流阈值；
将制动器所在回路中的电流信号与所述状态相匹配的对应预设电流阈值进行比较，通过比较结果来判断制动器的故障类型。
具体的，所述制动器为打开状态时，如果电流信号大于第一预设电流阈值，判断制动器出现打开幅度过大故障；如果电流信号小于第二预设电流阈值，判断所述制动器出现无法打开故障；所述制动器为关闭状态时，如果电流信号大于第三预设电流阈值，判断所述制动器出现意外打开故障；当判断制动器出现故障时，进行报警，否则，不报警；所述第三预设电流阈值小于所述第二预设电流阈值，所述第二预设电流阈值小于所述第一预设电流阈值。
可以理解的，当获取的电流信号超出预设电流阈值时，制动器发生故障；通过直接获取制动器所在回路中的电流信号，然后判断获取的电流信号是否超出预设电流阈值来确定制动器是否发生故障并进行报警，当制动器出现故障时候，操作者可以通过报警信息得知，防止危害的进一步发生。
在获取电流信号超出预设电流阈值时，可以在医用机器人的控制柜内部增加电流传感器实现电流信号的采集，此种方式对制动器的外形大小无影响，而且电流传感器的体积也很小，不影响控制柜的设计。具体的，如图2所示，在制动器所在回路中设置电流传感器U1，所述回路中至少包括一个制动器，其中，第一制动器、第二制动器、第三制动器、第四制动器、第五制动器和第六制动器分别为医用机器人关节处的制动器，制动器的打开动作和闭合动作可以通过继电器KA1来控制。
因电脑等终端设备不能直接处理电流信号，需要将电流信号转成电压信号，在经过模拟数字转化，才能变成数字量进行运算；所述电流传感器U1采集制动器所在回路的电流信号后，将采集的电流模拟信号转换为0~10V的模拟电压信号，将转化后的电压信号发送到模拟数字转换模块IO实现将模拟量转换成数字量；图2中，A1是指模拟量输入的编号；Iwxxx是指模拟量输入模块的名字；模拟量采集模块为可编程电子系统。
可选的，获取制动器所在回路中的电流信号后，判断制动器是否打开；
如果所述制动器打开，将获取的电流信号与第一预设电流阈值和第二预设电流阈值进行比较，否则，将获取的电流信号与第三预设电流阈值进行比较；其中，所述第三预设电流阈值小于所述第二预设电流阈值，所述第二预设电流阈值小于所述第一预设电流阈值。
第一预设电流阈值、第二预设电流阈值和第三预设电流阈值的确定可以通过实验确定；具体的，可以设置常量Ib为正常状态下制动器的电流值，所述第一预设电流阈值可以设置为1.05*Ib，所述第二预设电流阈值可以设置为0.95*Ib，所述第三预设电流阈值可以设置为0.05*Ib；具体的，可编程电子系统的程序中，常量Ib表示正常状态下制动器的电流值，I表示制动器动作时从模拟数字转换模块IO采集到的电流值。
可选的，在所述制动器打开时，如果电流信号大于所述第一预设电流阈值或小于所述第二预设电流阈值时进行报警，否则不报警。在所述制动器未打开时，如果电流信号大于所述第三预设电流阈值时进行报警，否则不报警。
如图1和图2所示，当操作者发出打开制动器的命令时，所述继电器KA1闭合，当I<0.95*Ib或者I>1.05*Ib时，进行报警；当操作者未发出打开制动器的命令时，所述继电器KA1断开，当I>0.05*Ib时，进行报警；本实施例中，可以通过程序输出报警信号到预设的图形界面实现对操作者的提示，还可以通过语音报警等方式实现对操作者的提示。
可以理解的，获取制动器状态信号时，可以将操作控制过程中发出的控制指令作为状态信号；比如，实际操作过程中，当发出制动器工作指令后，依据状态信号判断的制动器为打开状态；当不发出制动器工作指令或发出制动器停止工作指令后，依据状态信号判断的制动器为关闭状态。故障判断时，根据实时控制指令所述制动器为打开状态时，如果电流信号大于所述第一预设电流阈值，则可以判断为所述制动器出现打开幅度过大故障，如果电流信号小于所述第二预设电流阈值，则可以判断为所述制动器出现无法打开故障；根据实时控制指令所述制动器为关闭状态时，如果电流信号大于所述第一预设电流阈值，则可以判断为所述制动器出现意外打开故障。
在其他一些实施例中，为了保证检测精度，在获取电流信号后，首先对获取的电流信号进行去噪处理，再进行电流信号的比较。
具体的，可以采用小波阈值去噪法进行去噪处理，将电流信号通过小波变换后，产生的小波系数含有电流信号的重要信息，将电流信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，并且噪声的小波系数要小于电流信号的小波系数。可以选取一个合适的阈值，大于阈值的小波系数被认为是正常电流信号产生的，应予以保留；小于阈值的则认为是噪声产生的，设置为零，从而达到去噪的目的；具体的：
S1、分解：选定一种层数为N的小波对信号进行小波分解；
S2、阈值处理过程：分解后通过选取一合适的阈值，用阈值函数对各层系数进行量化；
阈值选取时，传统的软阈值函数为：
Figure SMS_5
其中，a表示设定的阈值，可以采用通用阈值
Figure SMS_6
，b表示噪声方差，L表示信号长度；
Figure SMS_7
表示去噪后第i层小波分解分量的第j个系数，i和j为常数；
Figure SMS_8
为阈值处理后的分解系数；sgn表示符号函数，是指返回一个整型变量。
传统的硬阈值函数为：
Figure SMS_9
本实施例中，对传统软阈值函数进行改进，得到新阈值函数为：
Figure SMS_10
其中，a表示设定的阈值；
Figure SMS_11
表示去噪后第i层小波分解分量的第j个系数；
Figure SMS_12
表示阈值处理后的分解系数；sgn表示符号函数，是指返回一个整型变量；w接近1时，去噪能力比较好，w可以通过实验获得，还可以通过以下方式获得：
Figure SMS_13
S3、重构：用处理后的分解系数重构信号。
实施例2：
本实施例提供了一种基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测系统，包括：
数据采集模块，被配置为：获取制动器所在回路中的电流信号和制动器的状态信号；
阈值确定模块，被配置为：根据制动器的状态，确定相匹配的预设电流阈值；
故障检测模块，被配置为：将制动器所在回路中的电流信号与所述状态相匹配的对应预设电流阈值进行比较，通过比较结果来判断制动器的故障类型。
所述系统的工作方法与实施例1的测量电变量的基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法相同，这里不再赘述。
以上所述仅为本实施例的优选实施例而已，并不用于限制本实施例，对于本领域的技术人员来说，本实施例可以有各种更改和变化。凡在本实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实施例的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法，其特征在于，包括：
获取制动器所在回路中的电流信号和制动器的状态信号；
根据制动器的状态，确定相匹配的预设电流阈值；
将制动器所在回路中的电流信号与所述状态相匹配的对应预设电流阈值进行比较，通过比较结果来判断制动器的故障类型。
2.如权利要求1所述的基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法，其特征在于，所述制动器为打开状态时，如果电流信号大于第一预设电流阈值，判断制动器出现打开幅度过大故障；如果电流信号小于第二预设电流阈值，判断所述制动器出现无法打开故障；所述第二预设电流阈值小于所述第一预设电流阈值。
3.如权利要求2所述的基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法，其特征在于，所述制动器为关闭状态时，如果电流信号大于第三预设电流阈值，判断所述制动器出现意外打开故障；所述第三预设电流阈值小于所述第二预设电流阈值。
4.如权利要求1所述的基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法，其特征在于，所述回路中至少包括一个制动器。
5.如权利要求1所述的基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法，其特征在于，对获取的电流信号进行去噪处理。
6.如权利要求5所述的基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测方法，其特征在于，采用小波阈值去噪法进行去噪处理，阈值函数为：
Figure QLYQS_1
Figure QLYQS_2
其中，a表示设定的阈值；
Figure QLYQS_3
表示去噪后第i层小波分解分量的第j个系数，i和j为常数；
Figure QLYQS_4
表示阈值处理后的分解系数；sgn表示符号函数。
7.基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，被配置为：获取制动器所在回路中的电流信号和制动器的状态信号；
阈值确定模块，被配置为：根据制动器的状态，确定相匹配的预设电流阈值；
故障检测模块，被配置为：将制动器所在回路中的电流信号与所述状态相匹配的对应预设电流阈值进行比较，通过比较结果来判断制动器的故障类型。
8.如权利要求7所述的基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测系统，其特征在于，在所述故障检测模块中，所述制动器为打开状态时，如果电流信号大于第一预设电流阈值，判断制动器出现打开幅度过大故障；如果电流信号小于第二预设电流阈值，判断所述制动器出现无法打开故障；所述第二预设电流阈值小于所述第一预设电流阈值。
9.如权利要求8所述的基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测系统，其特征在于，在所述故障检测模块中，所述制动器为关闭状态时，如果电流信号大于第三预设电流阈值，判断所述制动器出现意外打开故障；所述第三预设电流阈值小于所述第二预设电流阈值。
10.如权利要求7所述的基于测量电变量的机器人关节制动器故障检测系统，其特征在于，在所述故障检测模块中，对获取的电流信号进行去噪处理。
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