TCIE 123-2021 工业机器人故障诊断与预测性维护 第3部分：故障诊断

在工业机器人故障诊断领域，TCIE 123-2021相比旧版标准在数据采集和分析方法上有了显著改进。以第3部分“故障诊断”中新增的“基于振动信号的故障特征提取”为例进行深入解析。

在新版标准中，明确了振动信号预处理流程需包括去噪、包络解调及希尔伯特变换三个关键步骤。例如，在实际应用时，对于一台六轴工业机器人的减速机故障诊断，首先使用低通滤波器对原始振动信号进行去噪处理，然后采用包络解调技术提取幅值信息，最后通过希尔伯特变换获得信号的瞬时频率和幅值。

这种处理方式能够更准确地捕捉到减速机内部齿轮或轴承的早期故障特征。在具体实施过程中，应根据设备运行状态选择合适的采样频率，并确保采集时间足够长以涵盖典型工况变化周期。同时，还需结合历史故障案例库，优化特征参数阈值设置，从而提高诊断准确性。

值得注意的是，虽然振动信号分析方法具有较高灵敏度，但其结果仍需与其他传感器数据（如温度、电流等）综合考量，才能做出最终判断。此外，企业应定期更新故障特征数据库，以适应不同型号设备及老化部件的变化特性。