本发明专利技术公开了一种机器人异常检测装置与检测方法，包括探测模块、数据处理模块光学神经网络模块和异常判定模块，探测模块用以探测机器人的多个当前状态信息，并将检测到的当前状态信息传输至数据处理模块；数据处理模块用以对多个当前状态信息进行预处理，生成具有预定数量的调制信号，并输出给光学神经网络模块；光学神经网络模块根据调制信号对光信号进行调制，并对光信号进行光学运算后，将运算结果转换为反馈电信号输出到异常判定模块；异常判定模块根据反馈电信号和预定的判定标准，判定机器人是否处于异常状态。定机器人是否处于异常状态。定机器人是否处于异常状态。
【技术实现步骤摘要】
一种机器人异常检测装置与检测方法
[0001]本专利技术涉及机器人故障检测领域，特别是涉及一种机器人异常检测装 置与检测方法。
技术介绍
[0002]目前，通过软件算法实现神经网络已经较为成熟，但这极其依赖于运算 单元自身的配置条件，功率消耗大，运算时间长。光学神经网络凭借其可达 光速的数据运算能力引起了人们的关注。在目前的机器人异常检测领域，异 常状态的判别是通过对探测器所获取数据的进行基于各类数据分析方法的处 理与分析实现的。
[0003]专利CN101200066B公开了，“用于监控工业机器人的状态的方法和控 制系统”，该专利技术利用电学处理单元对机器人某些特征(关节的摩擦值、游 隙值、机械噪声、振动值)的测量结果进行处理、分类，从而判别机器人异 常与否，并提出了相关的装置方案。这种方法需要消耗的电功率多，且数据 处理时间长、运算速度慢，同时需要提高电学处理单元的散热能力。
[0004]专利CN109639359A公开了，“基于微环谐振器阵列的光子神经网络卷 积层芯片”，该专利技术提出了一种以微环谐振器阵列作为基础运算单元的卷积 运算器及其光学链路结构。通过4个不同波长的单频激光器提供光载波，再 将要输入神经网络的电信号通过调制器加载于光载波上，然后通过波分复用 器将4个被电信号调制后的不同波长光波耦合成一束复合光，作为级联微环 谐振器阵列的输入，通过调节微环的半径和耦合长度来调整输出光束，实现 卷积运算。该专利技术需要多台单频激光器，成本较高，光路结构复杂，在输入 样本维数很多情况下，用多台单频率激光器去搭建也是不现实的；通过微环 半径和耦合长度来调节微环滤过波长是无法实现神经网络训练时网络参数的 及时调整的。
技术实现思路
[0005]为了上述现有技术说存在的问题，本专利技术提出了一种机器人异常检测装 置与检测方法，通过将微环谐振腔作为光学神经网络的基本单元，以及紧凑 的结构设计、更完整的光子神经网络及其配套电学设备，使得判别是否异常 的计算部分交由光来进行，判别是否异常的判别部分交给异常判定模块来进 行，从而提高检测频率下限。
[0006]本专利技术提供一种机器人异常检测装置，包括探测模块、数据处理模块、 光学神经网络模块和异常判定模块，所述探测模块用以探测机器人的多个当 前状态信息，并将检测到的所述当前状态信息传输至所述数据处理模块；所 述数据处理模块用以对所述多个当前状态信息进行预处理，生成预定数量的 的调制信号，并输出给所述光学神经网络模块，其中该预定数量不大于所述 光学神经网络模块的处理能力阈值；所述光学神经网络模块用以对所述调制 信号转换为光信号，并对所述光信号进行光学运算后，将运算结果转换为反 馈电信号输出到所述异常判定模块；所述异常判定模块根据所述反馈电信号 和预定的判定标准，判定所述机器人是否处于异常状态；
[0007]其中，所述光学神经网络模块包括宽光谱光源、分光器、调制器、波分 复用器、分束器、微环谐振器阵列、光电探测器阵列，所述分光器将所述宽 光谱光源的光分成所述预定数量数量的具有不同波段的初始光，所述调制器 根据所述调制信号，对该多个初始光的振幅进行调制，使输出的信号光带有 特征信息，并由所述波分复用器对调制后的各个信号光进行复用生成一束复 合信号光，所述复合信号光经过所述分束器之后，分成所述预定数量的具有 不同预定波段的输入光，输入至所述微环谐振器阵列，所述微环谐振器阵列 根据该预定数量的不同预定波段的输入光的波长和/或振幅，经过一卷积运算 处理后得到一包含运算结果的复合输出光，所述光电探测器阵列探测该复合 输出光，并将所述运算结果转换成所述反馈电信号之后输出给所述异常判定 模块。
[0008]优选的，所述调制信号为带有各个特征信息的电信号，通过将所述电信 号附加于所述调制器上，从而使得输出的信号光带有电信号的信息。
[0009]优选的，所述微环谐振器阵列由16个微环谐振器组成，所述每个微环谐 振器具有至少一个集成加热器，用于对微环谐振器阵列施加外部电压来改变 微环内的介质折射率进而调整谐振波长。
[0010]优选的，所述探测模块将检测到的所述多个当前状态信息传输至所述数 据处理模块之前，还负责将所述多个当前信息数字化。
[0011]优选的，所述探测模块包括负责探测所述机器人的多个当前状态信息， 所述多个当前状态信息包括机器人的空间位置、速度、加速度及与人的间距 信息。
[0012]优选的，所述数据处理模块还控制所述宽光谱光源的开启与关闭。
[0013]优选的，所述数据处理模块还负责调节光学神经网络模块中的相关参数， 包括输入信号参数、光波调制参数和折射率调节参数。
[0014]一种机器人异常检测装置的检测方法，所述方法包括步骤：
[0015]S1、首选由所述探测模块探测所述机器人的多个当前状态信息并发送给 所述数据处理模块；
[0016]S2、由所述数据处理模块对所述多个当前状态信息进行预处理，生成预 定数量的调制信号，并输出给所述光学神经网络模块，其中该预定数量不大 于所述光学神经网络模块的处理能力阈值；
[0017]S3、由所述光学神经网络模块进行一卷积运算处理后得到一包含运算结 果的复合输出光，并将所述运算结果转换成电信号之后输出给所述异常判定 模块；
[0018]S4、由该异常判定模块根据该电信号中包含的运算结果信息和预定的判 定标准，判定所述机器人是否处于异常状态。
[0019]其中所述步骤S2包括：
[0020]当所述状态信息信号数量多于所述预定数量时，通过主成分分析法对所 述状态信息数据进行降维处理。
[0021]其中所述步骤S3包括：
[0022]由分光器将一个宽光谱光源的光分成预定数量的具有不同波段的初始 光；
[0023]对该多个初始光的振幅进行调制，使输出的信号光带有特征信息，并由 波分复用器对调制后的各个信号光进行复用生成一束复合信号光；
[0024]由分束器对所述复合信号光进行分束，分成所述预定数量的具有不同预 定波段
的输入光，输入至微环谐振器阵列；
[0025]根据该预定数量的不同预定波段的输入光的波长或振幅，经过一卷积运 算处理后得到一包含运算结果的复合输出光；
[0026]由光电探测器阵列探测该复合输出光，并将所述运算结果转换成所述反 馈电信号之后输出给所述异常判定模块。
[0027]与现有技术相比，本专利技术的益处有：
[0028]1、利用光运算代替电运算，减少损耗，提高检测频率和效率。
[0029]2、采用宽谱光源和分光器代替多激光器，节省成本，压缩装置空间。
[0030]3、利用微环谐振器阵列作为光学神经网络运算单元，同时光学神经网络 无需更改就能适用于多参数输入的情况。
附图说明
[0031]图1为检测装置示意图；
[0032]图2为光学神经网络模块交互示意图；
[0033]图3为光谱强度图；
[0034]图4为微环谐振本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机器人异常检测装置，包括探测模块、数据处理模块、光学神经网络模块和异常判定模块，其特征在于：所述探测模块用以探测机器人的多个当前状态信息，并将检测到的所述当前状态信息传输至所述数据处理模块；所述数据处理模块用以对所述多个当前状态信息进行预处理，生成预定数量的的调制信号，并输出给所述光学神经网络模块，其中该预定数量不大于所述光学神经网络模块的处理能力阈值；所述光学神经网络模块用以对所述调制信号转换为光信号，并对所述光信号进行光学运算后，将运算结果转换为反馈电信号输出到所述异常判定模块；所述异常判定模块根据所述反馈电信号和预定的判定标准，判定所述机器人是否处于异常状态；其中，所述光学神经网络模块包括宽光谱光源、分光器、调制器、波分复用器、分束器、微环谐振器阵列、光电探测器阵列，所述分光器将所述宽光谱光源的光分成所述预定数量的具有不同波段的初始光，所述调制器根据所述调制信号，对该多个初始光的振幅进行调制，使输出的信号光带有特征信息，并由所述波分复用器对调制后的各个信号光进行复用生成一束复合信号光，所述复合信号光经过所述分束器之后，分成所述预定数量的具有不同预定波段的输入光，输入至所述微环谐振器阵列，所述微环谐振器阵列根据该预定数量的不同预定波段的输入光的波长和/或振幅，经过一卷积运算处理后得到一包含运算结果的复合输出光，所述光电探测器阵列探测该复合输出光，并将所述运算结果转换成所述反馈电信号之后输出给所述异常判定模块。2.如权利要求1所述的一种机器人异常检测装置，其特征在于，所述调制信号为带有各个特征信息的电信号，通过将所述电信号附加于所述调制器上，从而使得输出的信号光带有电信号的信息。3.如权利要求1所述的一种机器人异常检测装置，其特征在于，所述微环谐振器阵列由16个微环谐振器组成，所述每个微环谐振器具有至少一个集成加热器，用于对微环谐振器阵列施加外部电压来改变微环内的介质折射率进而调整谐振波长。4.如权利要求1所述的一种机器人异常检测装置，其特征在于，所述探测模块将检测到的所述多个当前状态信息传输至所述数据处理模块之前，还负责将所述多个当前信息数...
【专利技术属性】
技术研发人员：林学利，金尚忠，邹艳秋，徐睿，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：
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