本发明涉及机器人，尤其涉及一种机器人故障检测方法及装置。
背景技术：
1、随着机器人技术的快速发展，机器人被广泛应用于各个行业，如制造业、物流、医疗等。然而，机器人的复杂性和工作环境的多样性使得其故障检测与修复成为了一个重要而复杂的问题。传统的机器人故障检测方法通常需要人工干预，依赖于专家的经验和知识，不仅效率低下，而且容易受到人为错误的影响。同时，对于故障的修复通常需要停机操作，严重影响了机器人的生产效率和可靠性。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种机器人故障检测方法，主要包括以下步骤：
3、步骤一：在机器人的关键部件上安装多种传感器和具有自我修复功能的自愈材料；
4、步骤二：多种传感器将采集到的数据传输至中央控制系统进行实时处理和分析；
5、步骤三：中央控制系统综合各传感器数据实时监测机器人各部件的运行状态和健康状况，若检测到故障，中央控制系统自动触发自愈材料的修复机制，修复机制为根据故障的优先级pi，决定采取适当的修复策略；
6、步骤四：在自愈材料执行修复过程中，系统实时优化修复策略，根据实际情况调整修复过程的参数和方法，以确保最佳的修复效果和机器人性能恢复；
7、步骤五：系统记录每次故障检测和修复的数据。
8、作为本发明所述机器人故障检测方法的一种优选方案，其中：所述自动材料内部集成纳米传感器，用于定期或实时检测材料的物理状态和健康状态，若检测到材料有任何损伤或异常，纳米传感器即使反馈损伤位置和程度给中央控制系统。
9、作为本发明所述机器人故障检测方法的一种优选方案，其中：多种所述传感器包括应力传感器、温度传感器和振动传感器，所述应力传感器用于监测部件的应力变化，所述温度传感器用于监测部件的温度变化，所述振动传感器用于监测部件的振动情况。
10、作为本发明所述机器人故障检测方法的一种优选方案，其中：所述自愈材料修复的具体步骤如下：
11、s11：在机器人关键部件上嵌入自愈材料，这些材料内部嵌入纳米传感器，用于实时监测材料的状态，并将采集到的状态数据通过无线或有线方式传输至中央控制系统进行实时监控；
12、s12：传感器检测到异常信号时，立即记录异常数据并上报至中央控制系统，中央控制系统通过算法分析确定损伤的类型、位置和严重程度；
13、s13：中央控制系统根据损伤评估结果，生成相应的优先级pi和自愈指令；
14、s14：根据损伤类型和位置，从预设的自愈策略库中选择适当的修复策略，然后将自愈指令和策略发送至自愈材料的控制模块，开启自愈过程；
15、s15：自愈过程中，自愈材料内的微胶囊破裂，释放修复剂，启动化学反应进行修复，而纳米传感器继续实时监测材料状态，并将材料状态变化数据反馈至中央控制系统，系统根据反馈数据进行过程监控和调整；
16、s16：如果自愈过程中检测到异常，系统自动调整修复参数，优化自愈效果。
17、作为本发明所述机器人故障检测方法的一种优选方案，其中：所述自愈材料包括含微胶囊或微管网络的聚合物材料，这些材料在受到损伤时能够释放修复剂。
18、作为本发明所述机器人故障检测方法的一种优选方案，其中：所述算法分析包括：
19、数据预处理：使用滤波算法清洗和去噪传感器数据；
20、特征提取：通过特征提取算法识别异常信号的特征；
21、损伤评估算法：使用机器学习算法对特征数据进行分类和评估，确定损伤的类型、位置和严重程度。
22、作为本发明所述机器人故障检测方法的一种优选方案，其中：所述故障优先级划分公式为：
23、
24、其中：
25、i＝1，2，…，n，表示部件的编号；
26、pi表示部件i的优先级，故障的优先级pi的值域为[0，1]，其中：
27、pi＝0表示部件i故障影响较小，不紧急且容易修复；
28、pi＝1表示部件i故障影响极大，非常紧急且难以修复；
29、ii表示部件i的故障指标；
30、e是自然对数的底；
31、α是一个参数，用于调节故障指标对优先级的影响；
32、ωj是部件j的权重，用于加权部件的故障指标；
33、是一个函数，这部分函数将故障指标ii映射到(0,1)区间内，表示故障指标越高，优先级越低，反之亦然，参数α控制曲线的斜率，影响故障指标对优先级的敏感度；
34、为归一化部分，对所有部件的加权故障指标进行归一化，确保各部件在总体权重下的相对重要性。
35、作为本发明所述机器人故障检测方法的一种优选方案，其中：所述自愈材料的修复速度为：
36、
37、其中：
38、r表示自愈材料的修复速度；
39、pi表示部件i的优先级；
40、ii表示部件i的故障指标；
41、f(ii)是一个函数，表示故障指标ii对修复速度的影响；
42、g(t)是一个时间函数，表示修复过程随时间变化的影响。
43、使用如上一种机器人故障检测方法的检测装置，包括：
44、多种传感器，用于实时监测机器人的关键部件状态；
45、自愈材料，嵌入机器人关键部件中，并且包含纳米传感器；
46、中央控制系统，用于接收和处理传感器采集到的数据，实时监测机器人各部件的运行状态和健康状况；
47、数据传输模块，用于将传感器采集到的数据通过无线或有线方式传输至中央控制系统；
48、控制模块，用于接收中央控制系统生成的自愈指令和修复策略，并执行自愈过程；
49、反馈与记录模块，用于记录每次故障检测和修复的数据，并生成修复报告。
50、作为本发明所述机器人故障检测方法的检测装置的一种优选方案，其中：所述中央控制系统包括：
51、数据处理单元，用于对传感器采集的数据进行滤波和去噪；
52、特征提取单元，用于通过特征提取算法识别异常信号的特征；
53、损伤评估单元，用于使用机器学习算法对特征数据进行分类和评估，确定损伤的类型、位置和严重程度。
54、本发明的有益效果：
55、1、本发明提供的机器人故障检测方法中，引入了具有自我修复功能的自愈材料，当检测到故障时，能够自动触发修复机制，根据故障的优先级和类型选择合适的修复策略进行修复，减少了因故障倒置的停机时间，从而提高了机器人的生产效率和可靠性。
56、2、本发明提供的机器人故障检测方法中，通过算法分析和优先级划分，系统能够智能地评估故障的严重性和紧急程度，从而制定更加合理的修复策略，这种智能决策的能力使得系统在面对复杂故障时能够更加从容应对，减少误判和漏判的情况。
57、3、本发明提供的机器人故障检测方法中，由于能够自动检测和修复故障，减少了人工干预的需要，降低了维护成本，同时，由于能够实时优化修复策略，减少了不必要的材料浪费和修复时间，进一步降低了维护成本。
1.一种机器人故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的机器人故障检测方法，其特征在于：所述自动材料内部集成纳米传感器，用于定期或实时检测材料的物理状态和健康状态，若检测到材料有任何损伤或异常，纳米传感器即使反馈损伤位置和程度给中央控制系统。
3.如权利要求1所述的机器人故障检测方法，其特征在于：多种所述传感器包括应力传感器、温度传感器和振动传感器，所述应力传感器用于监测部件的应力变化，所述温度传感器用于监测部件的温度变化，所述振动传感器用于监测部件的振动情况。
4.如权利要求1所述的机器人故障检测方法，其特征在于：所述自愈材料修复的具体步骤如下：
5.如权利要求4所述的机器人故障检测方法，其特征在于：所述自愈材料包括含微胶囊或微管网络的聚合物材料，这些材料在受到损伤时能够释放修复剂。
6.如权利要求4所述的机器人故障检测方法，其特征在于：所述算法分析包括：
7.如权利要求1所述的机器人故障检测方法，其特征在于：所述故障优先级划分公式为：
8.如权利要求4所述的机器人故障检测方法，其特征在于：所述自愈材料的修复速度为：
9.如权利要求1-8任一项所述的机器人故障检测方法的检测装置，其特征在于，包括：
10.如权利要求9所述的机器人故障检测方法的检测装置，其特征在于：所述中央控制系统包括：
