QQ
发那科机器人伺服电机是工业机器人的关键部件之一。要使机器人保持良好的工作性能，伺服电机必须具有较高的可靠性和稳定性，一旦伺服电机出现故障，将会影响工业机器人的性能。因此，对工业机器人伺服电机进行故障预测及健康管理（prognostics and health
management，PHM）具有重大意义。
一、伺服电机PHM 系统总体结构
伺服电机PHM 系统包括数据采集、信号分析和处理、故障诊断预测、健康管理、存储和展示等模块，总体结构简图如下图 所示。
2） 信号分析和处理模块：支持配置多个分析算法，包括LabVIEW 自带的常用信号分析法（如时频域变换等），同时支持用户自定义的MATLAB 算法文件。每个分析算法输入参数为该通道的采集数据 01 01 t , x ，输出时间序列 11 11 t , x 、 1 1 , , , i i t x 1 1 , m m t x 。每个算法可配置，如“分析Li”可配置为“傅里叶变换”。
3） 故障诊断预测模块：支持配置多个诊断预测算法，每个算法的输入支持用户选定为前面模块的输出（包括采集数据 01 01 t , x 和单通道信号分析数据 11 11 t , x ，结合知识库，输出为时间序列 1 1 t , p 、 , , , , j j k k t p t p 。每个算法可配置，如“诊断预测Pj”可配置为“主成分分析算法”。
4） 健康管理模块：根据故障诊断预测模块的结果评估伺服电机的健康状态，支持配置多个健康分析方法，如“模糊融合算法”。算法的输入为 1 1 t , p ，输出为 , w w t h 。
5） 数据储存和展示模块：为各参量选定数据存储方式，如运行内存、文件存储和数据库存取等，配置方式需根据各模块算法对数据存取效率的要求。根据各业务模块的分析结果，选择展示结果，包括硬件指示灯报警、软件寿命预测分布图和健康等级等。
二、伺服电机PHM 系统功能
1.1 系统介绍
根据PHM 系统结构，进行硬件配置、软件系统开发、算法配置和存储显示配置，实现工业机器人伺服电机的PHM。系统基于NI PXI 平台，搭载通用模数信号数据采集卡、温度采集卡和振动信号采集卡，可以采集伺服电机运行中的多种状态参数，实现多参数监测电机运行，进行故障分析、诊断、监测。软件系统基于LabVIEW 2015 开发。NI PXI 平台的强大数据处理能力结合LabVIEW 平台开发，支持运行多种复杂的分析、诊断算法。
1.2 系统功能
工业机器人伺服电机PHM 系统可采集电机运行时的电（电压、电流等）、温度、振动和声音等参数，能显示实时采集的信号波形，同时还能够实时分析采集到的原始信号并显示分析、处理后的波形。系统在运行测试任务时，除了显示实时的波形外还将采集到的数据保存到硬盘上，方便后续的查看和分析。系统可根据需要选择信号分析诊断预测的算法。系统的分析算法 支持MATLAB 文件导入，在系统运行测试任务时可以选择所需的分析算法。目前用于电机诊断的方法主要有电流分析法、振动诊断和声音诊断等。电流分析法通过对负载电流波形的检测和频谱分析，诊断电机故障的原因和程度；振动诊断通过对电机振动信号进行处理和分析，诊断电机产生故障部位，并制定处理办法；声音诊断通过对电机运行时的声音信号进行处理、分析，诊断电机运行时是否有杂音。以上几种常见的电机故障诊断方法所需采集的信号，在本系统中均具备相应的数据采集卡以及传感器。
