机械手设备维护中的故障预测与诊断方法研究

引言

随着经济建设的迅速发展，机械化、自动化程度不停提高，桁架机械手智能化发展越来越快，使用规模逐渐增加。机械手作为自动化生产的核心设备，其稳定运行直接关系到生产效率与产品质量。故障预测能提前感知潜在隐患，诊断方法可精准定位故障根源，二者结合是保障机械手高效维护的关键。当前，部分企业在机械手维护中存在预测滞后、诊断低效等问题，比如未能及时捕捉运行参数异常导致故障突发，或是诊断时难以快速定位多部件关联故障，进而导致停机时间延长。研究故障预测与诊断方法，对优化维护流程、降低运营成本具有重要意义，是推动智能制造设备管理升级的重要路径。

一、机械手设备维护中故障预测的关键维度

1.1 基于运行参数的异常特征捕捉

基于运行参数的异常特征捕捉是故障预测的基础环节，需对机械手运行中的关键参数进行持续监测与分析。这些参数包括关节运动速度、驱动力矩、位置精度、振动频率、温度变化等，正常运行时参数会在一定范围内波动，而异常特征往往表现为参数超出阈值或出现突变。例如，机械手某一关节的驱动力矩突然增大，可能是由于轴承磨损或润滑不良；位置精度偏差持续扩大，可能预示着传动齿轮存在间隙或伺服系统异常。通过设定合理的参数监测频率和预警阈值，结合历史数据对比，可及时捕捉这些异常特征，为早期故障预警提供依据，避免小异常演变为大故障。

1.2 机械手性能衰减趋势的动态追踪

机械手性能衰减趋势的动态追踪需要长期记录并分析设备的性能指标变化，以预判故障发生的可能性。性能衰减通常表现为运行精度下降、响应速度变慢、能耗增加等，是设备老化或部件损耗的累积结果。例如，随着使用时间增长，机械手的重复定位精度可能逐渐降低，这与关节处的机械磨损、伺服电机性能退化相关；抓取力的逐渐减弱可能是气动系统密封件老化导致的压力损失。通过建立性能衰减模型，将实时监测数据与初始性能参数、历史衰减曲线对比，可推算出性能衰减的速率和临界点，提前规划维护，在性能降至影响生产前进行干预。

1.3 环境与负载因素对故障的潜在影响预测

环境与负载因素对故障的潜在影响预测需考虑外部条件对机械手运行的间接作用。环境因素包括温度、湿度、粉尘、振动等，高温环境可能导致电机过热，潮湿环境易引发电气部件短路，粉尘堆积会加剧机械部件磨损。负载因素则涉及抓取重量、运行速度、工作频率等，长期超载运行会加速机械结构疲劳，频繁启停可能增加伺服系统的损耗。例如，在多粉尘的车间中，机械手关节处若防护不当，粉尘进入会导致润滑失效，引发卡顿故障；持续抓取超出额定负载的物料，可能使机械臂变形或传动部件断裂。通过评估这些因素的影响程度，可针对性制定防护措施和负载控制策略，降低潜在故障风险。

二、机械手设备故障诊断的核心方法

2.1 基于传感信号的故障特征提取与分析

基于传感信号的故障特征提取与分析是通过传感器采集的数据识别故障痕迹。机械手通常配备有温度、振动、压力、电流等传感器，这些信号中包含着丰富的故障信息。例如，振动传感器可捕捉到轴承磨损产生的特定频率振动，温度传感器能监测到电机或减速器的过热状态，电流传感器的异常波动可能反映出伺服系统的故障。通过信号处理技术，如滤波、傅里叶变换等，从原始信号中提取出与故障相关的特征，如振动信号中的谐波成分、温度信号的突变斜率，再与正常信号特征对比，可判断是否存在故障及故障的大致类型。

2.2 智能算法驱动的故障模式识别与分类

智能算法驱动的故障模式识别与分类借助机器学习等技术对故障进行精准判别。将历史故障数据与对应的传感信号特征相结合，训练故障识别模型，使其能够根据新的监测数据自动识别故障模式。例如，利用神经网络算法处理振动和温度信号，可区分机械臂关节的轴承磨损、齿轮啮合不良、电机故障等不同故障类型；通过支持向量机算法分析电流信号，能识别出伺服系统的过载、短路、参数漂移等故障模式。智能算法的优势在于能处理复杂的非线性关系，对多特征融合的故障识别准确率较高，可减少人为判断的主观性和误差，提高诊断效率。

2.3 多部件关联的故障溯源与定位方法

多部件关联的故障溯源与定位方法用于解决因多个部件相互影响导致的复杂故障问题。机械手各部件间存在紧密的联动关系，某一部件的故障可能引发连锁反应，表现为多个部件的异常。例如，减速器故障可能导致电机负载增大，进而使电流异常，同时机械臂运动精度下降。通过梳理部件间的传动关系、信号传递路径，建立关联模型，可从多个异常表现反推根源故障。

三、故障预测与诊断方法在机械手维护中的协同应用

3.1 预测数据与诊断信息的融合建模应用

预测数据与诊断信息的融合建模应用是将故障预测阶段的趋势数据与诊断过程中的特征信息相结合，构建更全面的维护决策模型。预测数据反映了故障发生的可能性和发展趋势，如性能衰减曲线、环境影响评估结果；诊断信息则提供了故障的具体特征和位置线索，如传感信号特征、智能算法识别结果。通过融合建模，可将两者的优势互补，例如，当预测数据显示某关节性能衰减加速时，结合诊断信息中该关节的振动特征，能更准确判断是轴承磨损还是润滑问题，为维护方案提供更精准的依据，避免仅凭单一数据做出片面决策。

3.2 基于预测结果的动态诊断策略适配

基于预测结果的动态诊断策略适配是根据故障预测的风险等级和发展阶段，调整诊断的频率、范围和方法。对于高风险且可能快速恶化的预测结果，如监测到电机温度异常上升趋势明显，应采用高频次、全面的诊断策略，增加传感信号采集密度，启用更精密的智能算法模型，确保及时捕捉故障细节；对于低风险且缓慢发展的预测结果，如机械臂定位精度轻微下降，可采用常规诊断频率和简化方法，减少不必要的资源消耗。

3.3 故障全周期管理中的预测与诊断闭环优化

故障全周期管理中的预测与诊断闭环优化是在故障从潜在到发生、直至修复的整个过程中，形成预测、诊断、维护、反馈的循环改进机制。在故障发生前，通过预测识别潜在风险并制定预防措施；故障发生时，利用诊断方法快速定位并解决问题；维护完成后，将故障原因、诊断过程、维护效果等信息反馈至预测和诊断模型，更新数据和算法。例如，某次故障的实际原因与预测不符时，需修正预测模型的参数；诊断方法对某类故障识别准确率低时，需优化算法或补充传感数据。

四、结论

机械手设备维护中的故障预测与诊断需从运行参数异常捕捉、性能衰减追踪、环境与负载影响预测等维度进行预测，借助传感信号分析、智能算法识别、多部件关联溯源等方法开展诊断，并通过融合建模、动态适配、闭环优化实现二者协同。这些措施能提前感知故障隐患、精准定位问题，有效提升维护效率，减少停机损失。未来，随着传感技术和智能算法的发展，故障预测与诊断的协同将更加紧密，为机械手设备的高效运维提供更有力的支撑，推动智能制造

参考文献：

[1]李旭斌，陈浩齐，梁季彝.智能制造环境下瓶盖翻转机械手的可靠性与效率改进研究[J].湖南邮电职业技术学院学报，2025，24（01）：48-52.

[2]侯添伟.基于状态监测的加工中心换刀机械手健康状态评估与故障预测研究[D].吉林大学，2020.

[3]李梦龙.基于数字孪生的桁架机械手运维系统关键技术研究[D].中北大学，2024.