【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人作业控制，尤其公开了一种环卫机器人集群状态监测与故障预警方法及系统。
技术介绍
1、环卫机器人集群在长时间作业运行过程中，由于环境因素和设备老化等原因，其状态监测与故障预警方法存在以下难题：
2、1、传感器精度衰退：长时间运行中，传感器因受环境影响或设备老化而导致精度和可靠性下降，出现观测数据漂移、噪声增大等问题，直接影响故障预报模型的准确性。
3、2、关键零部件联合监测困难：电池、风机、吸嘴、扫盘、激光雷达等关键部件工作条件各异，老化速率和故障模式不同，导致联合监测时难以统一评估状态。此外，不同部件之间存在潜在关联故障，如何通过多维数据融合实现故障链条识别是一个关键技术难点。
4、3、个体差异校准难题：不同型号和批次传感器的性能存在显著差异，难以统一校准和优化。此外，传感器性能随运行时长动态变化，需要针对性地调整故障预警参数，但目前方法难以自适应应对。
5、4、数据一致性与连续性：随着集群运行时长增加，传感器退化可能导致观测数据不完整、不一致，出现数据断点或误差累积。这种问题容易形成故障预报盲区，严重影响监测的准确性和实时性。
6、5、优化与计算效率瓶颈：现有方法难以同时兼顾大规模设备集群的实时数据采集效率和故障风险优先处理需求，特别是在设备数量增加和运行环境复杂化时，维护任务的优先级排序与资源分配变得更加困难。
7、因此，现有环卫机器人集群作业存在的上述缺陷，特别是在多零部件联合监测、数据一致性维护和动态优化方面，是目前亟待解决的技术
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种环卫机器人集群状态监测与故障预警方法及系统，旨在解决现有环卫机器人集群作业存在的上述缺陷中的至少一种。
2、本专利技术的一方面涉及一种环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，包括以下步骤：
3、获取环卫机器人集群运行状态数据；运行状态数据包括温度、电压和电流数据；
4、将获取的运行状态数据与预设的正常运行状态阈值进行比较，若运行状态数据超过正常运行状态阈值时，则动态调整运行状态数据的观测频率，缩小观测范围；
5、获取环卫机器人集群的累计运行时长，若累计运行时长超过预设的安全时长阈值时，则调整故障预报模型中的时长权重参数；
6、根据调整后的时长权重参数，重新计算故障预报结果，综合考虑累计运行时长和运行状态数据，判断各环卫机器人设备是否存在疲劳损耗风险，若存在疲劳损耗风险时，则生成设备故障预警信号；
7、获取设备故障预警信号，结合运行状态数据和累计运行时长，生成针对性的设备维护建议方案，并根据故障风险等级确定各环卫机器人设备的维护优先级；
8、优化各环卫机器人设备的维护任务执行顺序，将各环卫机器人设备中故障风险等级高、维护优先级高的设备优先纳入维护任务并及时执行；
9、根据设备维护任务的执行效果，动态更新故障预报模型的相关参数，重新计算设备故障预报结果，判断设备运行状态是否恢复正常；
10、若识别到设备运行状态恢复正常、且在设定的时间内运行状态数据均在正常运行状态阈值范围内时，则结束设备维护任务，否则需要调整维护方案，继续优化维护措施，直至环卫机器人设备完全恢复正常。
11、进一步地，获取环卫机器人集群运行状态数据的步骤包括：
12、根据环卫机器人集群的运行状态，获取运行状态数据的实时数据，构建数据采集模型；
13、采用麻雀算法对数据采集策略进行优化，通过迭代搜索确定运行状态数据中各参数的最优观测频率和观测范围；
14、在优化过程中，根据观测频率和观测范围的变化，动态调整数据采集模型；
15、对运行状态数据进行预处理，剔除运行状态数据中异常值和噪声数据；
16、利用聚类算法对预处理后的运行状态数据进行分析，识别不同运行状态下的数据特征和模式；
17、根据聚类结果，建立运行状态与数据特征之间的映射关系，实现对环卫机器人集群运行状态的实时监测和预警；
18、将优化后的数据采集策略应用于环卫机器人集群，并持续监测数据采集效率和质量，根据反馈结果动态调整优化算法，实现数据采集策略的自适应优化。
19、进一步地，将获取的运行状态数据与预设的正常运行状态阈值进行比较，若运行状态数据超过正常运行状态阈值时，则动态调整运行状态数据的观测频率，缩小观测范围的步骤包括：
20、将运行状态数据传输至数据处理模块；
21、数据处理模块采用时间序列分析算法，对运行状态数据中各参数的历史数据进行趋势分析，得到各参数的变化趋势曲线；
22、根据预设的各参数正常阈值范围，判断运行状态数据中当前各参数的实时数据是否超出正常阈值范围，若当前各参数的实时数据超出正常阈值范围时，则触发报警；
23、若识别到当前某个参数的实时数据连续多次超出正常阈值范围时，则动态调整当前参数的观测频率；
24、同时根据变化趋势曲线，缩小当前参数的观测范围；
25、采用卡尔曼滤波算法对当前参数的实时数据进行滤波处理，去除运行状态数据中的噪声干扰；
26、将调整后的观测频率、观测范围、以及滤波处理后的实时数据传输至数据可视化模块，经由数据可视化模块实时展示当前参数的变化情况。
27、进一步地，获取环卫机器人集群的累计运行时长，若累计运行时长超过预设的安全时长阈值时，则调整故障预报模型中的时长权重参数的步骤包括：
28、获取环卫机器人集群的实时运行数据，将实时运行数据传输至地面控制中心；实时运行数据包括各环卫机器人的运行状态和运行时长信息；
29、通过麻雀算法对环卫机器人集群的累计运行时长进行分析计算，得到集群的总运行时长和平均运行时长；
30、判断集群的总运行时长是否超过预设的安全时长阈值，若集群的总运行时长超过安全时长阈值时，则触发故障预报模型的调整机制；
31、根据超过安全时长阈值的程度，动态调整故障预报模型中的时长权重参数，赋予时长因素更高的权重；
32、通过增大时长权重，使故障预报模型更加偏向于时长因素；
33、基于调整后的故障预报模型，对环卫机器人集群的故障风险进行重新评估，识别出高风险的环卫机器人个体；
34、针对高风险环卫机器人，及时下达返航指令或降落指令，同时调度备用环卫机器人接替高风险环卫机器人的工作任务。
35、进一步地，根据调整后的时长权重参数，重新计算故障预报结果，综合考虑累计运行时长和运行状态数据，判断各环卫机器人设备是否存在疲劳损耗风险，若存在疲劳损耗风险时，则生成设备故障预警信号的步骤包括：
36、获取调整后的时长权重参数，将调整后的时长权重参数输入到故障预报模型中；
37、根据故障预报模型，计算得到环卫机器人设备的故障预报结果；
38、获取环卫机器人设本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，所述获取环卫机器人集群运行状态数据的步骤包括：
3.如权利要求1所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，所述将获取的所述运行状态数据与预设的正常运行状态阈值进行比较，若所述运行状态数据超过所述正常运行状态阈值时，则动态调整所述运行状态数据的观测频率，缩小观测范围的步骤包括：
4.如权利要求1所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，所述获取环卫机器人集群的累计运行时长，若所述累计运行时长超过预设的安全时长阈值时，则调整故障预报模型中的时长权重参数的步骤包括：
5.如权利要求1所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，所述根据调整后的时长权重参数，重新计算故障预报结果，综合考虑累计运行时长和运行状态数据，判断各环卫机器人设备是否存在疲劳损耗风险，若存在疲劳损耗风险时，则生成设备故障预警信号的步骤包括：
6.如权利要求1所述的环卫机器人集
7.如权利要求1所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，所述优化各环卫机器人设备的维护任务执行顺序，将所述各环卫机器人设备中故障风险等级高、维护优先级高的设备优先纳入维护任务并及时执行的步骤包括：
8.如权利要求1所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，所述若识别到设备运行状态恢复正常、且在设定的时间内所述运行状态数据均在所述正常运行状态阈值范围内时，则结束设备维护任务，否则需要调整维护方案，继续优化维护措施，直至环卫机器人设备完全恢复正常的步骤包括：
9.如权利要求1所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，所述根据设备维护任务的执行效果，动态更新故障预报模型的相关参数，重新计算设备故障预报结果，判断设备运行状态是否恢复正常的步骤包括：
10.一种环卫机器人集群状态监测与故障预警系统，应用于权利要求1至9任意一项所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法中，其特征在于，所述环卫机器人集群状态监测与故障预警系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，所述获取环卫机器人集群运行状态数据的步骤包括：
3.如权利要求1所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，所述将获取的所述运行状态数据与预设的正常运行状态阈值进行比较，若所述运行状态数据超过所述正常运行状态阈值时，则动态调整所述运行状态数据的观测频率，缩小观测范围的步骤包括：
4.如权利要求1所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，所述获取环卫机器人集群的累计运行时长，若所述累计运行时长超过预设的安全时长阈值时，则调整故障预报模型中的时长权重参数的步骤包括：
5.如权利要求1所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，所述根据调整后的时长权重参数，重新计算故障预报结果，综合考虑累计运行时长和运行状态数据，判断各环卫机器人设备是否存在疲劳损耗风险，若存在疲劳损耗风险时，则生成设备故障预警信号的步骤包括：
6.如权利要求1所述的环卫机器人集群状态监测与故障预警方法，其特征在于，获取所述设备故障预警信号，...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢宇明，吴钰龙，向云南，赵奇，韩维敏，毛建赟，袁康皓，钟慧莹，
申请(专利权)人：湖南理工职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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