Diagnostika provozu robotických pracovišť pro prediktivní údržbu

Abstract

Práce se zabývá problematikou monitorování robotických pracovišť a návrhem systému zpracování dat robotu za účelem aplikace prediktivní údržby. V práci je uvedena definice prediktivní údržby a její porovnání vzhledem k dalším typům údržby. Na základě metod a postupů konceptu prediktivní údržby je navržen systém sledování provozních dat robotu. Jeho účelem je detekce poruchy, nebo zhoršení mechanického stavu robotu. Součástí komplexního navrženého systému je sběr, záznam, analýza a archivace dat, včetně vizualizace výsledků analýzy. Vizualizace obsahuje integrovaný alarmový systém, který upozorňuje na změnu stavu robotu. V praktické části dochází k realizaci navrženého systému a integraci do robotického pracoviště. Funkčnost systému sledování stavu robotu je ověřena za pomocí simulace degradace. Ta je simulována pomocí závaží různých hmotností, které představují přidanou zátěž na pohony. Výsledkem práce je systém schopný v opakující se sekvenci robotu detekovat změny sledovaných provozních veličin a na základě algoritmů určit indikátor KPI reprezentující stav robotu.

The thesis discusses the topic of monitoring robotic workstations and the design of a robot data processing system for the implementation of predictive maintenance. The definition of predictive maintenance and its comparison with other types of maintenance is introduced. Based on the methods and procedures of the predictive maintenance concept, a robot operation data monitoring system is designed. The purpose is to detect the failure or degradation of the mechanical condition of the robot. The complex designed system includes data collection, recording, analysis, and archiving, including visualization of the analysis results. The visualization includes an integrated alarm system that alerts the robot when the robot's condition changes. In the practical part, the proposed system is implemented and integrated into the robot workstation. The functionality of the robot health monitoring system is verified using degradation simulation. This is simulated by using weights of different masses to represent the added load on the actuators. As a result of the work, the system is capable of detecting changes of the monitored operating variables in a repetitive robot sequence and determine a KPI indicator representing the robot state by using algorithms.