センサーにセンサーを重ねて精密な操作を行なう。センサー障害を検知すると、安全・生産性を維持することが不可欠です。効果的な故障検知アルゴリズムを開発することで、早期の問題を特定し、ダウンタイムを削減できます。

産業用ロボットにおけるセンサー障害の把握

センサー障害は、ハードウェアの故障、環境要因、または摩耗および破損による起こりうる。 一般的な兆候には、矛盾した読書、突然のデータ逸脱、または完全な信号損失が含まれます。 これらの症状を認識することは、障害検出の最初のステップです。

故障検出方法

統計方式、モデルベースのアプローチ、機械学習技術など、センサー障害を検知するために、複数のアルゴリズムが使われています。各方法は、システムの複雑性やセンサー障害の種類に応じて利点があります。

共通の欠陥の検出のアルゴリズム

  • [ 統計プロセス制御(SPC):[ 異常を識別するためにデータ傾向を監視します。
  • []Observer ベースのメソッド:[ は、想定されたセンサー出力を比較するために、数学モデルを使用します。
  • 機械学習モデル:] センサーデータパターンを分類して、障害を検知します。
  • []冗長チェック:[]]] 同じパラメータを測定する複数のセンサーを比較します。