VERFAHREN ZUR ERMITTLUNG DER BELASTUNG EINER ANTRIEBSWELLE

    公开(公告)号:EP3913349A1

    公开(公告)日:2021-11-24

    申请号:EP21000130.1

    申请日:2021-05-12

    IPC分类号: G01M13/028

    摘要: Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung der statischen und dynamischen Belastung einer Antriebswelle 1 in radialer und/oder axialer Richtung durch Auswertung von Messsignalen zumindest eines Sensors, der eine auf einer Antriebswelle angebrachte Maßverkörperung 6 zur Messung der Drehzahl oder der Position abtastet, wobei zur Minimierung des Messfehlers die Messdaten einer Referenzmessung bei geringen mechanischen Schwingungen der Antriebswelle 1 verwendet werden. Um die Messgenauigkeit zu erhöhen und die dynamische Belastung einer Antriebswelle 1 zu erfassen, erfolgt bei dem erfindungsgemäßen Verfahren die Korrelation der aufgenommenen Messsignale mit den Messdaten einer Referenzmessung oder Filterung der Messsignale durch ein Signalfilter und anschließender Berechnung der radialen und/oder axialen Abstandvariationen der Antriebswelle 1 zu den Sensoren. Aufgrund der Differenzbildung oder Filterung kann eine Fehlerkompensation erfolgen, die zu einer Messgenauigkeit von besser als ± 0,25 µm statisch und bis zu ± 0,05 µm dynamisch führt.

    FAILURE PREDICTION METHOD AND FAILURE PREDICTION APPARATUS

    公开(公告)号:EP3888855A1

    公开(公告)日:2021-10-06

    申请号:EP21163506.5

    申请日:2021-03-18

    IPC分类号: B25J9/16 G01M13/028

    摘要: A failure prediction method of predicting a failure of a component of a robot including a robot arm having the component and a detection section that detects information on vibration characteristics when the robot arm moves, includes generating a failure prediction model for prediction of the failure of the component by machine learning based on the information on vibration characteristics, and predicting the failure of the component based on an estimated value of failure prediction output by the generated failure prediction model when the information on vibration characteristics is input to the generated failure prediction model.