ABB机械手臂IRB4400保养公司

　　定期的保养是ABB机器人正常运转所必需的，同时也确保作业时设备与人员的安全。

　　工业ABB机器人每运行6000-10000小时（每2年）需进行一次全面系统的保养，检查ABB机器人控制柜和本体是否异常，发现异常因及时处理，避免小故障扩大化，影响ABB机器人正常运作。

　　

      广州子锐机器人技术有限公司

　　ABB机器人维修保养电话：400-878-2528   手机：15889988091  电话:020-82000787

 

　　工业ABB机器人标准保养详细介绍

　　一、保养备件

　　1.润滑油脂。 2.保养备件包SMB电池,冷却风扇,防尘过滤网,接触器触点,马达上电灯,保险丝

　　二、本体标准保养常规检查

　　1.本体清洁: 根据现场工作对ABB机器人本体进行除尘清洁。2。本体和6轴工具端固定检查: 检查本体及工具是否固定良好。3 .各轴限位挡块检查.4。电缆状态检查: 检查ABB机器人信号电缆,动力电缆,用户电缆,本体电缆的使用状况与磨损情况。5。密封状态检查检查本体齿轮箱,手腕等是否有漏油,渗油现象。

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　　功能测量

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　　1.马达温度检查:通过专业的红外线温度枪确认马达在运转时的温度是否正常,并通过数值来比较各轴马达与标准值是否致。

　　2.噪音检查:通过噪音检测仪来检查马达或减速箱在手动运行状态下是否有异常,从而作为检查部件状态的一个标准。

　　3.重复精度检查:通过使用百分表来确认ABB机器人的重复精度是否正常。

　　4.机械零位测量:检测ABB机器人的当前零位位置与标准标定位置是否一致。

　　5.电机抱闸状态检查:检测打开电机抱闸电压值,测试各轴电机抱闸功能。

　　保养件更换

　　1 .本体油品更换.ABB机器人齿轮箱、平衡缸或连杆油品更换。 2 .ABB机器人SMB板检查及电池更换.3.检查SMB板的固定连接是否正常,更换电池。

　　三、控制柜标准保养常规检查

　　1 .控制柜清洁:对ABB机器人控制柜外观清洁,控制柜内部进行除尘。2 .控制柜各部件牢固性检查:检查控制柜内所有部件的紧固状态。

　　3 .示教器清洁:示教器及电缆清洁与整理。4 .电路板指示灯状态:检查控制柜内各电路板的状态灯,确认电路板的状态。5 .控制柜内部电缆检查:控制柜内所有电缆插头连接稳固,电缆整洁。

　　控制柜测量

　　1 .电源电压测量:测量ABB机器人进线电压,驱动电压,电源模块电压,并通过示波器来采样各电压的波形,从而对电压进行整体分析。

　　2 .安全回路检测:检查安全回路(AS.GS.ES)的运行状态是否正常

　　3 .示教器功能检测:检测所有按键有效性,急停回路是否正常,测试触摸屏和显示屏功能

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　　4 .系统标定补偿值检侧:检测ABB机器人标定补偿值参数与出厂配置值是否一致

　　5 .系统备份和导入检测:检查ABB机器人是否可以正常完成程序备份和重新导入功能

　　6 .硬盘空间检测:优化ABB机器人控制柜硬盘空间,确保运转空间正常

　　7 .湿度检查:通过对控制柜及环境湿度的检查,确保ABB机器人在允许的使用内正常运转。

　　保养件更换

　　1.驱动风扇单元更换:驱动单元冷却风扇更换.

　　2.防尘过滤网更换:控制柜防尘过滤网更换.

　　3.辅助接触器触点更换:控制柜辅助接触器常开和常闭触点更换

　　4 .保险丝更换:控制柜保险丝更换.

　　5 .电机上电指示灯更换:控制柜操作面板电机上电按钮内指示灯更换

　　四、标准保养报告总结

　　1、ABB机器人标准保养后建议

　　2、ABB机器人标准保养后建议备件清单

 

　　ABB机器人故障诊断与容错控制分析 　　随着计算机技术、电子技术、控制理论、机械工程等学科的发展和新材料、新元件的应用，ABB机器人技术日新月异。ABB机器人已被广泛应用在工业、农业、军事、太空探索、深海探索、医疗、救援和日常生活等各个方面。现代工农业、军事等领域日趋复杂以及人们对生产生活质量的不断追求，使得对ABB机器人要求越来越高，机器人技术也越来越先进、复杂。从简单应用到智能化、从人工参预到自组织运行、从已知环境到未知环境应用、从单机器人操作到多机器人协调工作和编队工作等等，这些应用都对ABB机器人的稳定性提出了一定要求。如果ABB机器人在带故障状态下运行，一方面会使ABB机器人的寿命缩短，另一方面还可能带来不利影响，有时可能产生灾难性的后果。实际工程运行表明，ABB机器人容易出现故障。即使花费大量人力物力精心设计和制造的ABB机器人，在面对未知的、复杂的应用环境时，也经常会出现故障。特别是应用在太空、深海或危险环境中，ABB机器人出现故障时人们无法直接维修或维修代价太高，因此ABB机器人故障诊断与容错控制技术的研究具有重要意义。本文在国内外学者对ABB机器人故障诊断研究的基础上，结合ABB机器人应用发展的趋势，引用了相关领域的新技术，对未知环境下的ABB机器人故障诊断、ABB机器人并发故障诊断、编队运行的ABB机器人故障诊断与容错控制、群集（flocking）中的ABB机器人故障诊断与容错控制进行了研究。本文的主要分析如下：

　　1、分析了ABB机器人故障的分类、产生原因，故障诊断的意义、研究现状以及各种ABB机器人的诊断方法、特点、需要解决的问题和研究趋势；

　　2、提出了一种基于支持向量机（SVM）的未知环境下ABB机器人故障诊断的方法。支持向量机故障诊断的关键是提取特征向量、支持向量机参数选取、降低噪声对支持向量机的影响以及剔除孤立点等。针对支持向量机对噪声敏感的特点，提出了小波变换的方法重构采样信号并提取特征，用网格搜索与交叉验证的方法优化支持向量机的参数，采用投票方式的多支持向量机对故障特征进行分类。提高了故障诊断的适应性和分类正确率。

　　3、针对ABB机器人可能同时并发多种故障的特点，提出了基于模糊核聚类（KFCM）的ABB机器人并发故障诊断技术。采用针对单发故障的卡尔曼滤波器对采样信号进行滤波，利用整合先验知识的模糊核聚类方法对滤波残差信号进行模糊分类，利用数据点对各聚类中心的模糊隶属度，诊断机器人是否发生了某一类故障，或者某两类并发故障。在先锋3号ABB机器人上对12种单故障与并发故障进行了诊断并与FCM方法进行了对比，结果证明了该方法比FCM具有更好的诊断效果。

　　4、研究了ABB机器人在SBC、SSC跟随规则的编队方式运行时的故障诊断与容错控制。根据SBC跟随规则和SSC跟随规则，设计了相应的分布式扩展卡尔曼滤波器对信号进行滤波，根据滤波残差进行故障诊断。提出了编队控制时的容错控制策略和避障算法。弥补了Diagle等人算法中机器人出现故障或遭遇障碍物时无法维持编队的缺陷。分析了大量ABB机器人在编队控制时可能组成的复杂网络上故障传播模型，提出了基于复杂网络传播模型的目标免疫算法，能降低故障在大规模编队网络中传播的概率。

　　5、以α-网格模型的群集为研究对象，采用几个群集相关性能指标，研究群集中ABB机器人出现故障时对群集性能的影响。提出了基于数据通信和数据关联的群集故障诊断和容错控制算法。将故障机器人看成障碍物，提出了运用栅格地图记录信息和和采用各类agent模拟受力关系的方法对复杂形状障碍物的避障算法。不仅克服了Olfati-Saber算法总对凹多边形、长墙状的障碍物无法避障的缺点，而且该算法无需事先知道机器人运行环境的先验知识，具有一定的优越性。