多机器人系统中的高可靠性控制方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明涉及自动控制领域，具体地，涉及一种多机器人系统中的高可靠性控制方 法及系统，应用于多机器人系统中，通过对多机器人系统的故障预测、拓扑排布以及排错控 制，实现对多机器人系统的高可靠性控制。
【背景技术】
[0002] 从上世纪70年代开始，工业机器人就开始成为工业领域中的一项重要技术。在世 界范围内，工业机器人应用掀起了一个高潮。随着人力成本的不断提高，企业用工成本不断 上涨，工业机器人就有了客观的发展需求。同时，工业机器人的应用领域也从汽车行业逐渐 扩张到电子制造、食品药品和塑料行业。为了完成复杂工序，工业机器人在很多情况下都是 配合工作的。因此，工业机器人常常都是以多机器人系统的形式工作的。
[0003] 在工业生产中的多个机器人通常都是在流水线上串联工作，相互合作以完成生产 作业。在整个生产过程中，如果某一个机器人出现故障，则整个生产线路陷入瘫痪。在高速 的制造工业中，生产线的故障无疑会造成生产效率的降低和经济利益的损失。
[0004] 目前，工业生产中的多机器人系统并没有出现比较优良的提高可靠性的控制方 法。高可靠性控制技术本质上属于容错控制范畴，不过严格意义上的容错控制器是比价难 以实现的，特别是在工业机器人系统中。其原因有两点，首先工业机器人一般都是标准化 产品的产品，单个机器人的容错控制无从实施；其次，多机器人系统的组织结构是复杂多变 的，即使设计出一个高质量的容错控制器，也很难满足鲁棒性的要求。一个更为合理的办法 是使用折中成本和复杂度的方式。
[0005] 纯粹的容错控制方法应该有更可靠的理论性能，通过对故障系统的辨识，调整控 制率可以非常经济地实现高可靠性控制。这种容错控制方法以系统部件为单位进行识辨和 重建模，弹性可变的控制率其实间接地提高了系统部件的寿命和可靠性。在很多工业机器 人应用场景中，多机器人系统的整体可靠性往往比部件的使用寿命更重要，因为机器人部 件的替换成本是低于系统的故障成本的。所以，以机器人为单位进行高可靠性控制是一种 很好的解决方法。
【发明内容】
[0006] 针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种以机器人为单位进行控制的多 机器人系统中的高可靠性控制方法及系统。
[0007] 为实现以上目的，本发明采用以下技术方案：
[0008] 根据本发明第一方面，提供一种多机器人系统中的高可靠性控制方法，所述方法 包括：
[0009] 机器人拓扑设计：机器人拓扑包括由工作机器人构成的工作组，以及由备用机器 人构成的备用工作组，备用机器人和工作机器人之间的位置可替换；
[0010] 故障预测设计：结合系统中机器人的健康状况，使用马尔科夫模型预测法对工作 机器人进行故障预测；
[0011] 故障恢复设计：当某工作机器人出现故障时，控制备用机器人替代该工作机器人。
[0012] 优选地，所述机器人拓扑设计，其中工作组是一组硬件结构相同、物理位置接近的 多个机器人（工作机器人或备用机器人），多个机器人的控制程序可以是相同的，也可以是 不同的，工作组内的各机器人是物理可替换的，而软件程序可以根据需求变动。同时备用机 器人和工作机器人之间的工作位置可替换，备用机器人在替换到故障工位时，可以完全自 动的实现，而不需要其他的干预。
[0013] 优选地，所述故障预测设计，其中机器人的健康状况采用故障诊断（系统辨识）实 现，即对系统中的机器人的健康状况进行评估和分类，输出信息是机器人的健康评级，并定 义机器人的健康状况。健康状况可以根据实际需要进行设定。
[0014] 更优选地，健康评级是五个离散的等级，机器人的健康状况定义为以下五个状态： 正常态、轻度退化态、中度退化态、高度退化态、故障态。
[0015] 优选地，所述故障预测设计，其中使用马尔科夫模型预测法对工作机器人进行故 障预测，具体如下：
[0016]S1，预测对象状态划分：对应于机器人的健康状况，将"正常态"、"轻度退化态"、 "中度退化态"、"高度退化态"、"故障态"这五个状态作为马尔科夫模型的对象状态；
[0017] S2,计算初始概率p1:
[0018] 对于通过性能检测的新机器人，认为其处于"正常态"，"正常态"的初始概率约等 于1，初始概率向量就是{1，〇, 〇, 〇, 〇};
[0019]S3,计算各状态的下转移概率Plj
[0020] 用状态之间相互转移的频率近似地描述其概率，得到状态转移概率矩阵；
[0021 ] S4,根据转移概率矩阵和初始概率进行预测。
[0022] 更优选地，S3中，使用马尔科夫模型中的EM(期望最大化）算法进行转移概率矩 阵的计算。
[0023] 更优选地，S4中，在实现状态预测时，把机器人历史"健康状况"数据和五个可能状 态连接起来，结果得到五个状态序列，将状态序列带入马尔科夫模型中分别计算出似然概 率并比较几个概率的大小，然后选择概率最大的序列对应的末尾状态即预测状态，这个末 尾状态即是预测结果。
[0024] 优选地，所述故障恢复设计，其中工作机器人、备用机器人均设有自身的控制器， 当正常工作时工位上的工作机器人与主控制器进行通讯完成生产操作，当某工位上的工作 机器人出现故障时，备用机器人重载控制器替代故障机器人和主控制器通讯，完成对工件 的加工任务。
[0025] 更优选地，所述主控制器和各工位上的机器人各自都配备有发送器及接收器，备 用机器人配备有接收器；主控制器发送器通道初始值为第一数值，接收器通道初始值为第 二数值；各工位上的机器人发送器通道初始值为第二数值，接收器通道初始值为第一数值； 备用机器人接收器通道初始值为第二数值；
[0026] 无故障时多机器人间通讯：当工位上的工作机器人能正常工作时，通讯集中在主 控制器和各工位上的工作机器人之间，主控制器的发送器和所有工作机器人的接收器都通 过相同的第一数值通道建立通讯；当主控制器的传感器检测到传送带上有工件到来时，主 控制器通过发送器发送消息，告知工作机器人准备开始各自的任务；
[0027] 某工作机器人发生故障时通讯：当工位上的某一台工作机器人发生故障时，此时 该工作机器人首先通过发送器的第二数值通道向主控制器及备用机器人的接收器第二数 值通道发送消息，通知其已经发生故障；备用机器人收到消息后往故障机器人工位移动，并 且完成初始位姿的调整；主控制器收到消息后，暂停一段时间使备用机器人能到达故障工 位，并且完成初始位姿的调整；然后，备用机器人将接收器通道值设置为第一数值，当下一 次工件经过时，主控制器通过第一数值通道发送的消息备用机器人就能收到；最后将故障 机器人的接收器通道设置为系统不使用的空闲通道，断开主控制器与故障机器人之间的通 讯；
[0028] 备用机器人工作时多机器人间通讯：完成调整之后各机器人发送器和接收器通道 如下：主控制器发送器通道值为第一数值，接收器通道值为第二数值；故障机器人的发送 器通道值为第二数值，接收器通道值为设定值；其他工作机器人发送器通道值为第二数值， 接收器通道值为第一数值；替换故障机器人的备用机器人接收器通道值为第一数值；此时 主控制器的发送器和备用机器人、其他工作机器人的接收器都通过相同的第一数值通道建 立通讯，而故障机器人和其余机器人则断开通讯连接。
[0029] 根据本发明第二方面，提供一种多机器人系统中的高可靠性控制系统，所述系统 包括：
[0030] 机器人拓扑