KR20120116313A - Device for monitoring disorder indication of industrial robot and method for measuring it - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치 및 고장징후 측정방법에 관한 것으로, 더욱 자세히 설명하면, 산업용 로봇에서 모터가 설치되어 있는 구동부에 진동센서 태그를 부착하고, 산업용로봇의 앞부분 등에 마이크를 설치한 상태에서 진동데이터와 소음데이터를 수신하여 정상상태의 진동과 소음의 주파수 대역별 진동 및 소음 크기의 지문과 비교 판별하여 산업용 로봇의 고장여부를 감지하는 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치 및 고장징후 측정방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a failure indication detection device and a failure symptom measuring method of an industrial robot, and in more detail, a vibration sensor tag is attached to a drive unit in which a motor is installed in an industrial robot, and a microphone is installed at the front of the industrial robot. Receiving vibration data and noise data in the state, and comparing the vibration and noise of normal state with the fingerprint of vibration and noise size by frequency band to detect the failure of the industrial robot. It is about.
일반적으로 이상온도(異常溫度)?습도?소음 등으로 작업환경이 나쁜 현장이나 원자력 발전소, 탄광 등의 위험한 곳에서는 인간이 노동을 기피하는 경향이 있기 때문에 이와 같은 업종에서 노동력을 확보하는 수급관계 등의 해결수단으로 산업용 로봇이 사용되며, 단조로운 반복작업으로 인간이 빠지기 쉬운 일에 대한 권태감과 부주의로 생기기 쉬운 제품의 불량률(不良率)을 최소한으로 하기 위한 수단으로도 이용된다.In general, human beings tend to avoid labor in places where work environment is bad due to abnormal temperature, humidity, noise, and dangerous places such as nuclear power plants and coal mines. The industrial robot is used as a means of solving the problem, and it is also used as a means of minimizing the defect rate of products which are easy to occur due to boredom and carelessness due to monotonous repetitive work.
또한, 용접?도장작업(塗裝作業)과 같이 작업환경도 나쁘지만 노동의 숙련도를 필요로 하는 업종에서도 해마다 증대되는 작업량에 못미치는 숙련공 수급문제와 인력부족으로 인한 인건비 상승이 미치는 제품원가의 상승을 해결하는 수단으로 산업용 로봇이 각광받고 있으며, 이 밖에 반도체 소재(半導體素材)와 같은 마이크로 레벨의 극소정밀도가공(極小精密度加工)작업, 또는 심해(深海)에서의 잠수작업, 우주 공간에서의 작업과 같이 인간의 노동능력으로는 불가능한 일들을 인간을 대신하여 수행하고 있다.In addition, in industries that have a bad working environment, such as welding and painting work, but require labor skill, the increase in product cost due to the increase in labor cost due to the shortage of skilled workers and labor shortage Industrial robots have been in the spotlight as a means to solve this problem. In addition, micro-level micro-machining work such as semiconductor materials, diving work in deep sea, and space work As such, we are performing things on our behalf that are impossible with human labor.
즉, 산업용 로봇은 작업환경이 나쁜 곳에서 인간이 싫어하는 일과 인간의 노동능력을 초월한 극한노동을 대신해 주며 인간의 부주의로 생기기 쉬운 실수를 방지하므로, 인간의 노동을 보완하여 인간의 노동인력을 감소시켜 주는 보조기기로 이용되고 있는 것이다.In other words, industrial robots can replace humans' dislikes and extreme labor beyond human labor ability in a bad working environment and prevent mistakes that can easily occur due to human carelessness. The state is being used as an auxiliary device.
도 1 은 종래의 산업용 로봇의 일예로서, 일반적인 스폿 용접에 사용되는 산업용 로봇을 나타낸 도면이다.1 is a view illustrating an industrial robot used for general spot welding as an example of a conventional industrial robot.
도 1 에 도시된 일반적인 스폿 용접에 사용되는 산업용 로봇은 지면에 고정되는 기대(1)와, 회전수단(2)(turning joint)에 의해 기대(1)에 좌우 양방향으로 선회가능하게 장착되는 본체(3)와, 본체(3)에 회동 가능하게 고정되는 다관절 로봇아암(4)과, 다관절 로봇아암(4)에 장착되어 스폿용접을 하게 되는 용접건(5)과, 스폿용접시 트랜스포머(10)에 의한 저전압, 고전류의 용접전원을 전원선(6a)을 통해 용접건(5)에 공급하는 타이머콘택터(6)와, 용접건(5) 의 상하 전극을 구동시키도록 공기압을 공급하는 공기압 호스(7)와, 용접건(5)의 전극 통전시 발생되는 열을 냉각시키도록 냉각수를 공급하는 냉각수 호스(8)와, 전극의 파열과 트랜스포머(10)의 과열을 방지하도록 냉각수 흐름을 제어하는 워터플로우 스위치(9)와, 워터플로우 스위치(9) 작동상태를 감지하는 신호선(11)을 구비하고 있다.The industrial robot used for the general spot welding shown in FIG. 1 includes a base 1 fixed to the ground and a main body rotatably mounted in both directions on the base 1 by means of a turning
이와 같이 구성된 산업용 로봇을 이용하는 산업현장에서는 갑작스러운 로봇의 고장이나 로봇의 성능저하로 인해 생산라인의 가동이 중단되면 이를 교체하기 위하여 하루 이상의 시간이 소요되고, 이로 인한 생산 손실액이 매우 크기 때문에 로봇의 노후 정도 및 고장을 예측할 수 있는 장비가 반드시 필요하다.In the industrial field using the industrial robot configured as described above, if the production line is stopped due to sudden failure of the robot or the performance of the robot, it takes more than one day to replace the production line. Equipment that can predict aging and failure is essential.
그러나, 종래에는 산업용 로봇에 고장이 발생되는 경우 생산라인 관리자가 어느 로봇의 어느 부분에 고장이 발생되었는지를 모니터링할 수 있는 시스템이 구비되어 있지 않아서 산업용 로봇의 고장을 미리 예측할 수 없는 문제점이 있었다.However, in the related art, when a failure occurs in an industrial robot, a production line manager does not have a system for monitoring which part of a robot has a failure, and thus, a failure of the industrial robot cannot be predicted in advance.
또한, 종래에는 산업용 로봇의 고장을 예측하지 못하였기 때문에 로봇에 고장이 발생되기 이전에 적절한 대응을 수행하지 못하여 생산라인의 가동 중단으로 인한 손실을 사전에 예방할 수 없는 문제점이 있었다.
In addition, conventionally, since the failure of the industrial robot was not predicted, there was a problem in that it was not possible to prevent a loss due to the downtime of the production line because the robot could not perform an appropriate response before the failure occurred.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 산업용 로봇의 각각의 관절부 등의 구동부의 소음, 진동에 관한 정상상태의 주파수 대역별 소음 및 진동 크기의 지문에 관한 데이터를 마련하고, 산업용 로봇에서 실제로 발생하는 소음 및 진동의 주파수 대역별 데이터와 정상상태의 주파수 대역별 소음 및 진동 크기의 지문에 관한 데이터를 비교하여 산업용 로봇의 고장여부를 판별하는 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치 및 고장징후 측정방법를 제공하는 것을 목적으로 한다.
The present invention has been made in order to solve the above problems, and provides data about the fingerprint of the noise and vibration size for each frequency band of the steady state with respect to the noise, vibration of the drive unit, such as each joint of the industrial robot, Fault Sign Detection Device and Fault Sign Measurement of the Industrial Robot to Determine the Failure of the Industrial Robot by Comparing Data on the Frequency and Frequency of Noise and Vibration Actually Generated by It is an object to provide a method.
상기의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치는,In order to achieve the above object, the failure indication detection apparatus of the industrial robot according to the present invention,
산업용 로봇에 설치되는 소음센서 (12) 및 진동센서 (14) 에 의해 소음과 진동의 이상유무를 측정하는 측정부 (10); Measuring
상기 측정부 (10) 에서 측정된 데이터를 지문데이터베이스 (200) 에 저장되어 있는 정상소음 지문 및 정상진동 지문 데이터와 비교하여 산업용 로봇의 고장징후를 판별하는 데이터프로세싱부 (20); 및 A
상기 데이터프로세싱부 (20) 에서 산업용 로봇의 고장징후가 판별되면 이를 모니터, 경고신호 등을 통하여 알려주는 통보부 (30) 로 구성되어 있는 것을 특징으로 하고,Characterized in that the
상기 데이터프로세싱부 (20) 는 측정된 소음 데이터 (22) 와 진동데이터 (24) 를 지문데이터베이스 (200) 에 미리 설정되어 저장되어 있는 정상소음 지문 (202) 및 정상진동 지문 (204) 과 주파수 대역별 크기를 각각 비교하는 소음비교 필터링 (302) 및 진동 비교 필터링 (304) 을 하고,The
상기 살제로 측정된 소음데이터 (22) 및 진동데이터 (24) 의 주파수 영역별 크기 데이터와 정상소음 지문 (202) 및 정상진동 지문 (204) 의 차이를 비교 판별하는 것을 특징으로 한다.
The difference between the size data for each frequency region of the
상기의 또 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장징후 측정방법은, 소음센서 (12) 및 진동센서 (14) 를 이용하여 산업용 로봇의 소음 및 진동을 측정하는 단계; In order to achieve the above still another object, a method for measuring a malfunction symptom of an industrial robot according to the present invention includes measuring noise and vibration of an industrial robot using a
노이즈 필터를 이용하여 소음센서 (12) 및 진동센서 (14) 에 의해 측정된 소음 및 진동 신호를 필터링 하는 단계;Filtering the noise and vibration signals measured by the
싱기 필터링된 소음 및 진동 신호를 주파수 영역으로 변환하여 주파수 대역별 소음 및 진동크기 데이터를 얻는 단계;Converting the filtered noise and vibration signals into a frequency domain to obtain noise and vibration magnitude data for each frequency band;
고장 유무에 대해 센싱하도록 산업용 로봇에서 실제로 측정된 소음 및 진동 신호를 필터링 하고 주파수 대역의 신호로 전환한 데이터를 정상 지문 데이터베이스 (200) 에 저장된 신호 데이터와 비교하는 단계; 및Filtering noise and vibration signals actually measured by an industrial robot to sense whether there is a failure, and comparing the data converted into signals of a frequency band with signal data stored in the
상기 판단결과 고장이라고 판단되는 경우에는 경보 음을 울리거나 모니터에 밴드를 벗어나는 영역을 붉게 표시하는 등의 방법으로 사용자에게 통보하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하고,If it is determined that the failure as a result of the determination comprises the step of notifying the user by a method such as sounding an alarm or displaying a red area outside the band on the monitor,
상기 정상 지문 데이터베이스 (200) 에는 산업용 로봇의 정상상태의 소음데이터와 진동데이터를 측정하여 주파수 대역별 소음크기 및 진동크기를 정상지문으로 설정한 데이터가 저장되어 있는 것을 특징으로 한다.
The
본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치 및 고장징후 측정방법은, 산업용 로봇에서 구동용 모터 등이 설치되는 관절 등에 진동센서를 설치하여 진동을 감지하고, 또한, 산업용 로봇을 폐쇄된 공간에 위치시킨 후 폐쇄공간 내부에 소리 감지용 마이크를 설치하여 산업용 로봇의 구동시 소리를 감지하여, 감지된 진동데이터와 소리데이터를 주파수 대역별로 크기를 추출하여 산업용 로봇의 정상상태의 주파수 대역별 소음크기 및 진동크기의 소음지문 및 진동지문과 비교하여 산업용 로봇의 구동부의 고장여부를 판별할 수 있는 현저한 효과가 있다.
In the industrial robot according to the present invention, a failure indication detection device and a failure symptom measuring method may be provided by installing a vibration sensor on a joint where a driving motor or the like is installed in the industrial robot to detect a vibration, and also position the industrial robot in a closed space. After installing the sound sensing microphone inside the closed space to detect the sound when driving the industrial robot, extract the size of the detected vibration data and sound data for each frequency band and the noise level by frequency band in the normal state of the industrial robot and Compared with the noise and vibration fingerprints of the vibration size, there is a remarkable effect that can determine the failure of the drive unit of the industrial robot.
도 1 은 종래의 산업용 로봇의 일예로서, 일반적인 스폿 용접에 사용되는 산업용 로봇을 나타낸 도면이다.
도 2 는 본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치의 전체 블록도이다.
도 3 은 본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치에서 소음 및 진동센서로부터의 전송된 데이터를 프로세싱한 블록도이다.
도 4 는 본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치를 이용하여 산업용 로봇의 고장을 진단하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5a 는 고장징후가 있는 소음의 주파수대역별 소음크기의 그래프이고, 도 5b 는 정상소음의 주파수 대역별 소음크기의 소음지문의 예시이다.1 is a view illustrating an industrial robot used for general spot welding as an example of a conventional industrial robot.
2 is an overall block diagram of a failure indication detection apparatus of the industrial robot according to the present invention.
3 is a block diagram of processing data transmitted from a noise and vibration sensor in a failure indication detection apparatus of an industrial robot according to the present invention.
4 is a flowchart illustrating a method of diagnosing a failure of an industrial robot using a failure indication detection device of the industrial robot according to the present invention.
Figure 5a is a graph of the noise size according to the frequency band of the noise with the symptoms of failure, Figure 5b is an example of the noise fingerprints of the noise size by frequency band of the normal noise.
도 2 는 본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치의 전체 블록도이다.2 is an overall block diagram of a failure indication detection apparatus of the industrial robot according to the present invention.
도 2 를 참조하면, 본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치는 산업용 로봇에 설치되는 소음센서 (12) 및 진동센서 (14) 에 의해 소음과 진동의 이상유무를 측정하는 측정부 (10), 상기 측정부 (10) 에서 측정된 데이터를 지문데이터베이스 (200) 에 저장되어 있는 정상소음 지문 및 정상진동 지문 데이터와 비교하여 산업용 로봇의 고장징후를 판별하는 데이터프로세싱부 (20), 상기 데이터프로세싱부 (20) 에서 산업용 로봇의 고장징후가 판별되면 이를 모니터, 경고신호 등을 통하여 알려주는 통보부 (30) 로 구성되어 있다.Referring to Figure 2, the failure indication detection device of the industrial robot according to the present invention is a
본 발명에 따른 소음 센서 (12) 의 일실시예로는 고성능 마이크일 수 있다. 본 발명에서는 산업용 로봇을 투명한 플라스틱으로 제작된 폐쇄된 공간에 위치시키고, 상기 폐쇄된 공간에 고성능 마이크를 설치하여 소음을 측정할 수 있다.One embodiment of the
그리고, 산업용 로봇에서 구동용 모터가 설치되어 있는 관절부, 로봇의 몸통 등에 진동센서 (14) 를 설치한다. 진동센서 (14) 는 패치형일 수도 있다.In the industrial robot, the
본 발명에 따른 소음센서 (12) 및 진동센서 (14) 에서 측정되어 프로세싱된 데이터는 무선통신의 방법으로 전송되게 할 수 있다.
Data measured and processed by the
도 3 은 본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치에서 소음 및 진동센서로부터의 전송된 데이터를 프로세싱한 블록도이다.3 is a block diagram of processing data transmitted from a noise and vibration sensor in a failure indication detection apparatus of an industrial robot according to the present invention.
도 3 을 참조하면, 본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치에서 소음 및 진동센서로부터의 전송된 데이터를 프로세싱하는 방법은, 측정된 소음 데이터 (22) 와 진동데이터 (24) 를 지문데이터베이스 (200) 에 미리 설정되어 저장되어 있는 정상소음 지문 (202) 및 정상진동 지문 (204) 과 주파수 대역별 크기를 각각 비교하는 소음비교 필터링 (302) 및 진동 비교 필터링 (304) 을 한다.Referring to FIG. 3, the method for processing data transmitted from a noise and vibration sensor in a failure indication detection apparatus of an industrial robot according to the present invention includes measuring the measured
살제로 측정된 소음데이터 (22) 및 진동데이터 (24) 의 주파수 영역별 크기 데이터와 정상소음 지문 (202) 및 정상진동 지문 (204) 의 차이를 비교 판별하고, 이 판별된 결과데이터 (400) 가 나오면 이에 따라, 정상 지문과 크기의 차이가 크다고 판단이 되면 산업용 로봇에 이상이 있다고 판단이 되어 모니터 (500), 경고 신호 (510) 의 수단에 의해 산업용 로봇의 고장징후의 신호를 공장관리자 등에게 발신한다.
The difference between the size data for each frequency region of the
도 4 는 본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치를 이용하여 산업용 로봇의 고장을 진단하는 방법을 나타낸 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a method of diagnosing a failure of an industrial robot using a failure indication detection device of the industrial robot according to the present invention.
도 4 를 참조하면, 본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치를 이용하여 산업용 로봇의 고장을 진단하는 방법은, 소음센서 (12) 및 진동센서 (14) 를 이용하여 산업용 로봇의 소음 및 진동을 측정한다. (S100) Referring to FIG. 4, a method of diagnosing a failure of an industrial robot using a failure indication detection device of an industrial robot according to the present invention may be performed by using a
노이즈 필터를 이용하여 소음센서 (12) 및 진동센서 (14) 에 의해 측정된 소음 및 진동 신호를 필터링 한다. (S102)A noise filter is used to filter the noise and vibration signals measured by the
싱기 필터링된 소음 및 진동 신호를 주파수 영역으로 변환하여 주파수 대역별 소음 및 진동크기 데이터를 얻는다. (S104)The noise and vibration amplitudes of the frequency bands are obtained by converting the filtered noise and vibration signals into the frequency domain. (S104)
본 발명의 정상 지문 데이터베이스 (200) 에는 산업용 로봇의 정상상태의 소음데이터와 진동데이터를 측정하여 주파수 대역별 소음크기 및 진동크기를 정상지문으로 설정한 데이터가 저장되어 있다.In the
고장 유무에 대해 센싱하도록 산업용 로봇에서 실제로 측정된 소음 및 진동 신호를 필터링 하고 주파수 대역의 신호로 전환한 데이터를 정상 지문 데이터베이스 (200) 에 저장된 신호 데이터와 비교하고 (S106), 상기 두 신호의 차이가 일정한 범위 (밴드) 내에 있는 경우에는 정상으로 판단하고 그렇지 않은 경우에는 고장으로 판단한다. 상기 밴드 범위는 사용자가 임의로 설정가능하다.The noise and vibration signals actually measured by the industrial robot are sensed to sense whether there is a failure, and the data converted into the signals of the frequency band are compared with the signal data stored in the normal fingerprint database 200 (S106), and the difference between the two signals. If is within a certain range (band), it is regarded as normal, otherwise it is regarded as failure. The band range can be arbitrarily set by the user.
상기 판단결과 고장이라고 판단되는 경우에는 경보 음을 울리거나 모니터에 밴드를 벗어나는 영역을 붉게 표시하는 등의 방법으로 사용자에게 통보하고 (S110), 정상이라고 판단되는 경우에는 해당 산업용 로봇에 대한 검사를 중단할 수도 있다. (S108)
If it is determined that the failure is determined as a result of the alarm sound or to display the area out of the band red on the monitor, such as notification to the user (S110), if it is determined that the inspection of the industrial robot is stopped. You may. (S108)
도 5a 는 고장징후가 있는 소음의 주파수대역별 소음크기의 그래프이고, 도 5b 는 정상소음의 주파수 대역별 소음크기의 소음지문의 예시이다.Figure 5a is a graph of the noise size according to the frequency band of the noise with the symptoms of failure, Figure 5b is an example of the noise fingerprints of the noise size by frequency band of the normal noise.
도 5a 를 참조하면, 고장징후가 있는 소음의 주파수대역별 소음크기의 그래프 예시를 나타낸 것으로, 산업용 로봇의 구동부 등에서 고장이 발생한 경우에 소음을 측정하고 노이즈 필터를 이용하여 노이즈를 제거한 후, 선택영역의 주파수 대역별 소음의 크기를 그래프로서 표시한 것이다.
Referring to FIG. 5A, there is shown a graph of the noise size for each frequency band of a noise having a fault symptom. When a failure occurs in a driving unit of an industrial robot, the noise is measured and the noise is removed using a noise filter. The magnitude of noise for each frequency band is displayed as a graph.
도 5b 를 참조하면, 정상소음의 주파수 대역별 소음크기의 소음지문의 예시는 산업용 로봇이 고장이 전혀 없는 정상상태에서 측정된 소음신호를 노이즈 필터를 통하여 노이즈를 제거하고, 그런 후에 일정한 주파수 영역에 대하여 주파수 대역별 소음크기를 나타내는 그래프의 데이터로 변환한 것이다.Referring to FIG. 5B, an example of the noise fingerprint of the noise level for each frequency band of the normal noise is to remove the noise signal measured in the normal state where the industrial robot is completely free from noise through the noise filter, and then to the constant frequency region. It is converted into data of graph showing noise level for each frequency band.
본 발명에 따른 정상적인 소음의 주파수 대역별 정상 지문은 산업용 로봇의 구동부의 회전, 로봇관절의 상하 이동 등에 따라 각각의 정상 소음 지문 데이터를 가지고 있을 수도 있다.The normal fingerprint for each frequency band of the normal noise according to the present invention may have respective normal noise fingerprint data according to the rotation of the driving unit of the industrial robot, the vertical movement of the robot joint, and the like.
각각의 서로 다른 구동부에 따른 각각의 정상 소음지문 데이터를 미리 설정하여 측정된 소음데이터와 비교하여 산업용 로봇의 일정 부위가 이상징후가 있다는 것을 판별할 수도 있다.It is also possible to determine that a certain part of the industrial robot has an abnormal symptom by comparing each of the normal noise fingerprint data according to each different driving unit with preset noise data.
예를 들어, 몸체부와 관절부의 정상 소음 지문 데이터는 서로 다르기 때문에 측정된 소음 데이터를 몸체부와 관절부의 정상 소음 지문 데이터와 각각 비교하여 산업용 로봇에서 이상 징후가 있는 부분이 산업용 로봇의 몸체부인지 관절부인지를 판별할 수도 있다.
For example, since the normal noise fingerprint data of the body part and the joint part are different from each other, the measured noise data is compared with the normal noise fingerprint data of the body part and the joint part, respectively. It can also be determined whether it is a joint.
본 발명에 따른 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치 및 고장징후 측정방법에 의하면, 산업용 로봇의 정상상태의 소음 지문 및 진동지문에 대한 데이터를 미리 설정하고, 산업용 로봇에서 실제로 측정되는 소음 및 진동 데이터를 추출한 후 주파수 영역의 신호로 변환한 후 정상상태의 소음 지문 및 진동지문에 대한 데이터와 비교하여 산업용 로봇의 고장징후를 미리 판별하여 산업용 로봇의 관리에 효율성을 극대화할 수 있는 현저한 효과가 있다.
According to the failure indication detection device and the failure symptom measuring method of the industrial robot according to the present invention, the data on the noise fingerprint and vibration fingerprint in the normal state of the industrial robot is preset, and the noise and vibration data actually measured in the industrial robot are extracted. After converting to the signal in the frequency domain, it is possible to maximize the efficiency of the industrial robot management by identifying the failure symptoms of the industrial robot in advance by comparing the data with the noise fingerprint and the vibration fingerprint in the normal state.
이상에서 본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 보호 범위는 첨부된 청구범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.
Although the present invention has been described with reference to the embodiments illustrated in the drawings, this is merely exemplary, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications and equivalent embodiments thereof are possible. Accordingly, the true scope of protection of the present invention should be determined only by the appended claims.
10: 측정부 12: 소음센서
14: 진동센서 20: 데이터 프로세싱부
22: 측정된 소음데이터 24: 측정된 진동데이터
30: 통보부
200: 정상 지문 데이터베이스
202: 정상소음지분 데이터 204: 정상진동지문 데이터
400: 결과데이터10: measuring unit 12: noise sensor
14: vibration sensor 20: data processing unit
22: measured noise data 24: measured vibration data
30: Notification Department
200: normal fingerprint database
202: Normal noise stake data 204: Normal vibration fingerprint data
400: result data
Claims (4)
상기 측정부 (10) 에서 측정된 데이터를 지문데이터베이스 (200) 에 저장되어 있는 정상소음 지문 및 정상진동 지문 데이터와 비교하여 산업용 로봇의 고장징후를 판별하는 데이터프로세싱부 (20); 및
상기 데이터프로세싱부 (20) 에서 산업용 로봇의 고장징후가 판별되면 이를 모니터, 경고신호 등을 통하여 알려주는 통보부 (30) 로 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치.
Measuring unit 10 for measuring the presence of abnormal noise and vibration by the noise sensor 12 and the vibration sensor 14 installed in the industrial robot;
A data processing unit 20 for comparing the measured data by the measurement unit 10 with the normal noise fingerprint and the normal vibration fingerprint data stored in the fingerprint database 200 to determine a fault symptom of the industrial robot; And
When the failure symptoms of the industrial robot is determined by the data processing unit 20, the failure indication detection device of the industrial robot, characterized in that it is configured by a notification unit (30) for informing them through a monitor, a warning signal.
상기 데이터프로세싱부 (20) 는 측정된 소음 데이터 (22) 와 진동데이터 (24) 를 지문데이터베이스 (200) 에 미리 설정되어 저장되어 있는 정상소음 지문 (202) 및 정상진동 지문 (204) 과 주파수 대역별 크기를 각각 비교하는 소음비교 필터링 (302) 및 진동 비교 필터링 (304) 을 하고,
상기 살제로 측정된 소음데이터 (22) 및 진동데이터 (24) 의 주파수 영역별 크기 데이터와 정상소음 지문 (202) 및 정상진동 지문 (204) 의 차이를 비교 판별하는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇의 고장 징후 감지장치.
The method of claim 1,
The data processing unit 20 is a frequency band and the normal noise fingerprint 202 and the normal vibration fingerprint 204 is stored in the predetermined noise data 22 and vibration data 24 in the fingerprint database 200 in advance Noise comparison filtering (302) and vibration comparison filtering (304) for comparing star sizes, respectively,
The failure of the industrial robot characterized by comparing and discriminating the difference between the size data for each frequency region of the noise data 22 and the vibration data 24 measured by the pesticide and the normal noise fingerprint 202 and the normal vibration fingerprint 204. Sign detector.
노이즈 필터를 이용하여 소음센서 (12) 및 진동센서 (14) 에 의해 측정된 소음 및 진동 신호를 필터링 하는 단계;
싱기 필터링된 소음 및 진동 신호를 주파수 영역으로 변환하여 주파수 대역별 소음 및 진동크기 데이터를 얻는 단계;
고장 유무에 대해 센싱하도록 산업용 로봇에서 실제로 측정된 소음 및 진동 신호를 필터링 하고 주파수 대역의 신호로 전환한 데이터를 정상 지문 데이터베이스 (200) 에 저장된 신호 데이터와 비교하는 단계; 및
상기 판단결과 고장이라고 판단되는 경우에는 경보 음을 울리거나 모니터에 밴드를 벗어나는 영역을 붉게 표시하는 등의 방법으로 사용자에게 통보하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇의 고장징후 측정방법.
Measuring the noise and vibration of the industrial robot using the noise sensor 12 and the vibration sensor 14;
Filtering the noise and vibration signals measured by the noise sensor 12 and the vibration sensor 14 using a noise filter;
Converting the filtered noise and vibration signals into a frequency domain to obtain noise and vibration magnitude data for each frequency band;
Filtering noise and vibration signals actually measured by an industrial robot to sense whether there is a failure, and comparing the data converted into signals of a frequency band with signal data stored in the normal fingerprint database 200; And
If it is determined that the failure as a result of the determination comprising the step of notifying the user by a method such as ringing an alarm sound or to display the area out of the band in red on the monitor.
상기 정상 지문 데이터베이스 (200) 에는 산업용 로봇의 정상상태의 소음데이터와 진동데이터를 측정하여 주파수 대역별 소음크기 및 진동크기를 정상지문으로 설정한 데이터가 저장되어 있는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇의 고장징후 측정방법.
The method of claim 3, wherein
The normal fingerprint database 200 measures the noise data and vibration data of the normal state of the industrial robot and stores the data of setting the noise size and vibration size for each frequency band as the normal fingerprint. How to measure.
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104049037A (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-17 | 东莞富强电子有限公司 | Fault early warning system |
| KR101478504B1 (en) * | 2013-07-23 | 2015-01-02 | 케이티엠엔지니어링(주) | Method for Evaluating Malfunction By Detecting and Analyzing Vibration |
| US9815203B1 (en) * | 2015-08-24 | 2017-11-14 | X Development Llc | Methods and systems for adjusting operation of a robotic device based on detected sounds |
| CN110788871A (en) * | 2019-11-22 | 2020-02-14 | 江苏方时远略科技咨询有限公司 | Robot system for intelligently monitoring and alarming network data |
| US10564031B1 (en) | 2015-08-24 | 2020-02-18 | X Development Llc | Methods and systems for determining errors based on detected sounds during operation of a robotic device |
| KR20210004314A (en) | 2019-07-04 | 2021-01-13 | 엘지전자 주식회사 | A system for detecting the abnormality of robot and control method of the same |
| CN112236662A (en) * | 2018-06-04 | 2021-01-15 | 日产自动车株式会社 | Abnormality detection device and abnormality detection method |
| WO2023143747A1 (en) * | 2022-01-31 | 2023-08-03 | Abb Schweiz Ag | Method and device for providing structured indications of noise emissions from an industrial robot |
-
2011
- 2011-04-12 KR KR1020110033970A patent/KR20120116313A/en not_active Application Discontinuation
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104049037A (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-17 | 东莞富强电子有限公司 | Fault early warning system |
| KR101478504B1 (en) * | 2013-07-23 | 2015-01-02 | 케이티엠엔지니어링(주) | Method for Evaluating Malfunction By Detecting and Analyzing Vibration |
| US9815203B1 (en) * | 2015-08-24 | 2017-11-14 | X Development Llc | Methods and systems for adjusting operation of a robotic device based on detected sounds |
| US20180029236A1 (en) * | 2015-08-24 | 2018-02-01 | X Development Llc | Methods and Systems for Adjusting Operation of a Robotic Device based on Detected Sounds |
| US10493628B2 (en) * | 2015-08-24 | 2019-12-03 | X Development Llc | Methods and systems for adjusting operation of a robotic device based on detected sounds |
| US10564031B1 (en) | 2015-08-24 | 2020-02-18 | X Development Llc | Methods and systems for determining errors based on detected sounds during operation of a robotic device |
| CN112236662A (en) * | 2018-06-04 | 2021-01-15 | 日产自动车株式会社 | Abnormality detection device and abnormality detection method |
| KR20210004314A (en) | 2019-07-04 | 2021-01-13 | 엘지전자 주식회사 | A system for detecting the abnormality of robot and control method of the same |
| CN110788871A (en) * | 2019-11-22 | 2020-02-14 | 江苏方时远略科技咨询有限公司 | Robot system for intelligently monitoring and alarming network data |
| WO2023143747A1 (en) * | 2022-01-31 | 2023-08-03 | Abb Schweiz Ag | Method and device for providing structured indications of noise emissions from an industrial robot |
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