36、医疗康复与机器人故障检测技术研究

医疗康复与机器人故障检测技术研究

在医疗康复和工业自动化领域，材料的应用和机器人的故障检测是两个重要的研究方向。下面将分别介绍镍钛诺棒在医疗康复设备中的应用以及并联机器人被动关节间隙估计与故障检测的方法。

镍钛诺棒在医疗康复设备中的应用

在医疗康复领域，一款用于躯干康复的并联连续体医疗设备的原型中，研究人员对直径为 3 毫米的镍钛诺棒进行了测试，以替代目前使用的尼龙 6.6 肢体。

经过测试发现，镍钛诺这种新材料具有诸多优势：
- 刚度更高 ：更高的刚度使得每个肢体仅需使用一根棒材即可，简化了结构。
- 耐用性好 ：在恢复初始形状方面表现更出色，具有更好的耐用性。
- 环保优势 ：避免了使用不可生物降解的材料，更加环保。

不过，镍钛诺棒也存在一定的问题，其滞后行为需要在设备控制中加以考虑，这样才能准确预测其行为并实现有效控制。

并联机器人被动关节间隙估计与故障检测

在工业自动化中，为了实现基于零停机概念的高效系统自动化生产，需要对机器人进行持续的健康监测，及时检测故障并进行修复。

研究背景

并联机器人在长期高负载、高速运行过程中，关节元件会因磨损产生过大的间隙，从而导致机器人故障。传统的大数据和人工智能技术在故障检测中存在一定局限性，而基于物理模型的故障检测方法则更具优势，尤其适用于操作条件多变的机器人。

Delta 机器人是一种广泛应用于食品包装行业的平移并联机器人，它具有 12 个球形关节。在高速、高负载运动