Algebraic Fault Diagnosis of Robots

Beschreibung

Diese Arbeit präsentiert einen algebraischen Ansatz zur Fehlerdiagnose für Roboter, bei dem polynomiale Approximation genutzt wird, um Fehler in Echtzeit ausschließlich auf der Grundlage von Messdaten zu erkennen und zu identifizieren. Es werden zwei unterschiedliche Fehlertypen betrachtet: unbekannte Signalfehler und Zustandsübergangsfehler, die jeweils mit speziellen Verfahren behandelt werden. Die Methode berücksichtigt externe Störungen, Parameterunsicherheiten, Quantisierungseffekte und numerische Fehler. Zur Unterstützung der praktischen Umsetzung werden analytische Ausdrücke für Fehlergrenzen und systematische Regeln für die Auswahl von Konstruktionsparametern abgeleitet. Der Ansatz stützt sich nicht auf eine vollständige Zustandsrekonstruktion oder detaillierte Beobachterstrukturen, sondern bewertet stattdessen differentialalgebraische Ausdrücke unter Verwendung des Polynomapproximationsoperators. Der vorgeschlagene Rahmen wird durch umfangreiche Simulationen und experimentelle Studien an industriellen Roboterplattformen validiert, einschließlich der Anwendung auf Industrieroboter. Darüber hinaus wird eine Erweiterung auf allgemeine nichtlineare Systeme vorgestellt, die die breitere Anwendbarkeit der Methode über die Starrkörperdynamik hinaus demonstriert. Die Ergebnisse tragen zur Entwicklung robuster, modellbasierter Fehlerdiagnosemethoden bei, die für die Integration in Robotersysteme mit funktionalen Sicherheitsanforderungen geeignet sind.