工业机器人的安全检测方法、装置、终端设备及存储介质与流程

本申请属于机器人，尤其涉及一种工业机器人的安全检测方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术：

1、工业机器人是一种多功能、多自由度的机电一体化自动机械设备和系统，通过重复编程和自动控制，可以完成制造过程中的一些操作任务。结合制造主机或生产线，可形成单机或多机自动化系统，实现搬运、焊接、装配、喷涂等生产操作。

2、相关技术中，工业机器人出现任何故障或安全漏洞都可能导致生产中断、质量问题甚至安全事故。因此，如何及时发现工业机器人运行过程中存在的各种问题，确保生产过程的安全稳定进行是亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了工业机器人的安全检测方法、装置、终端设备及存储介质，可以及时发现工业机器人运行过程中存在的各种问题，确保生产过程的安全稳定进行。

2、本申请实施例的第一方面提供了一种工业机器人的安全检测方法，包括：获取工业机器人的当前运行数据、当前运行任务及状态标定曲线，其中，状态标定曲线基于工业机器人的历史运行数据生成；根据当前运行数据及当前运行任务，确定工业机器人的业务分析结果；将当前运行数据与状态标定曲线进行对比，以确定工业机器人的状态监测结果；结合业务分析结果及状态监测结果，生成工业机器人的安全检测结果。

3、可选的，在第一方面一种可能的实现方式中，上述根据当前运行数据及当前运行任务，确定工业机器人的业务分析结果，包括：

4、根据当前运行数据及当前运行任务，对工业机器人进行安全性分析、效率分析、维护分析、能耗分析及优化分析；

5、结合安全性分析、效率分析、维护分析、能耗分析及优化分析的结果，确定业务分析结果。

6、可选的，在第一方面另一种可能的实现方式中，上述将当前运行数据与状态标定曲线进行对比，以确定工业机器人的状态监测结果，包括：

7、当当前运行数据超出状态标定曲线对应的预设波动范围时，确定状态监测结果为异常。

8、可选的，在第一方面又一种可能的实现方式中，上述方法还包括：

9、当状态监测结果为异常时，利用自适应学习算法更新状态标定曲线。

10、可选的，在第一方面再一种可能的实现方式中，上述利用自适应学习算法更新状态标定曲线，包括：

11、基于历史运行数据及状态标定曲线，构建参数标定模型，其中，参数标定模型用于确定历史运行数据及状态标定曲线之间的关联性；

12、根据状态监测结果及参数标定模型，对状态标定曲线中的参数进行修订，以更新状态标定曲线。

13、可选的，在第一方面另一种可能的实现方式中，上述方法还包括：对工业机器人进行仿真，得到仿真结果；

14、基于仿真结果及预设的验证脚本，对工业机器人进行仿真测试，以确定工业机器人的漏洞验证结果；

15、结合业务分析结果及状态监测结果，生成工业机器人的安全检测结果，包括：结合业务分析结果、状态监测结果及漏洞验证结果，生成安全检测结果。

16、可选的，在第一方面又一种可能的实现方式中，上述方法还包括：

17、通过向工业机器人发送心跳包，与工业机器人建立监测连接；

18、接收工业机器人返回的心跳包，并当心跳包中包含异常信息时，确定工业机器人的安全检测结果为异常。

19、本申请实施例的第二方面提供了一种工业机器人的安全检测装置，包括：

20、数据采集模块，用于获取工业机器人的当前运行数据、当前运行任务及状态标定曲线，其中，状态标定曲线基于工业机器人的历史运行数据生成；

21、业务分析模块，用于根据当前运行数据及当前运行任务，确定工业机器人的业务分析结果；

22、状态监测模块，用于将当前运行数据与状态标定曲线进行对比，以确定工业机器人的状态监测结果；

23、安全检测模块，用于结合业务分析结果及状态监测结果，生成工业机器人的安全检测结果。

24、本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面的工业机器人的安全检测方法。

25、本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的工业机器人的安全检测方法。

26、本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面的工业机器人的安全检测方法。

27、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请公开了一种工业机器人的安全检测方法、装置、终端设备及存储介质，其中，该方法首先获取工业机器人的当前运行数据、当前运行任务及状态标定曲线，其中，状态标定曲线基于工业机器人的历史运行数据生成；然后根据当前运行数据及当前运行任务，确定工业机器人的业务分析结果；接着将当前运行数据与状态标定曲线进行对比，以确定工业机器人的状态监测结果；最后结合业务分析结果及状态监测结果，生成工业机器人的安全检测结果。由此，通过对工业机器人的运行业务及运行状态两个维度进行分析，综合确定工业机器人的安全检测结果，从而可以及时发现工业机器人运行过程中存在的各种问题，确保生产过程的安全稳定进行。

技术特征：

1.一种工业机器人的安全检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的工业机器人的安全检测方法，其特征在于，所述根据所述当前运行数据及所述当前运行任务，确定所述工业机器人的业务分析结果，包括：

3.如权利要求1所述的工业机器人的安全检测方法，其特征在于，所述将所述当前运行数据与所述状态标定曲线进行对比，以确定所述工业机器人的状态监测结果，包括：

4.如权利要求1所述的工业机器人的安全检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.如权利要求4所述的工业机器人的安全检测方法，其特征在于，所述利用自适应学习算法更新所述状态标定曲线，包括：

6.如权利要求1-5任一所述的工业机器人的安全检测方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述工业机器人进行仿真，得到仿真结果；

7.如权利要求1-5任一所述的工业机器人的安全检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种工业机器人的安全检测装置，其特征在于，包括：

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结本申请适用于机器人技术领域，提供了一种工业机器人的安全检测方法、装置、终端设备及存储介质，其中，该方法首先获取工业机器人的当前运行数据、当前运行任务及状态标定曲线，其中，状态标定曲线基于工业机器人的历史运行数据生成；然后根据当前运行数据及当前运行任务，确定工业机器人的业务分析结果；接着将当前运行数据与状态标定曲线进行对比，以确定工业机器人的状态监测结果；最后结合业务分析结果及状态监测结果，生成工业机器人的安全检测结果。由此，通过对工业机器人的运行业务及运行状态两个维度进行分析，综合确定工业机器人的安全检测结果，从而可以及时发现工业机器人运行过程中存在的各种问题，确保生产过程的安全稳定进行。技术研发人员：李梦玮,巩潇,祁航,万彬彬,赵郑斌,崔登祺受保护的技术使用者：中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）技术研发日：技术公布日：2024/6/2