Machine learning in predictive maintenance of industrial robots

Industrial robots are a key component for several industrial applications. Like all mechanical tools, they do not last forever. The solution to extend the life of the machine is to perform maintenance on the degraded components. The optimal approach is called predictive maintenance, which aims to forecast the best moment for performing maintenance on the robot. This minimizes maintenance costs as well as prevents mechanical failure that can lead to unplanned production stops. There already exist methods to perform predictive maintenance on industrial robots, but these methods require additional sensors. This research aims to predict the anomalies by only using data from the sensors that already are used to control the robot. A machine learning approach is proposed for implementing predictive maintenance of industrial robots, using the torque profiles as input data. The algorithms selected are tested on simulated data created using wear and temperature models. The torque profiles from the simulator are used to extract a health index for each joint, which in turn are used to detect anomalous states of the robot. The health index has a fast exponential growth trend which is difficult to predict in advance. A Gaussian process regressor, an Exponentron, and hybrid algorithms are applied for the prediction of the time series of the health state to implement the predictive maintenance. The predictions are evaluated considering the accuracy of the time series prediction and the precision of anomaly forecasting. The investigated methods are shown to be able to predict the development of the wear and to detect the anomalies in advance. The results reveal that the hybrid approach obtained by combining predictions from different algorithms outperforms the other solutions. Eventually, the analysis of the results shows that the algorithms are sensitive to the quality of the data and do not perform well when the data present a low sampling rate or missing samples. Industrirobotar är en nyckelkomponent för flera industriella applikationer. Likt alla mekaniska verktyg håller de inte för alltid. Lösningen för att förlänga maskinens livslängd är att utföra underhåll på de slitna komponenterna. Det optimala tillvägagångssättet kallas prediktivt underhåll, vilket innebär att förutsäga den bästa tidpunkten för att utföra underhåll på roboten. Detta minimerar både kostnaderna för underhåll samt förebygger mekaniska fel som kan leda till oplanerade produktionsstopp. Det finns redan metoder för att utföra prediktivt underhåll på industriella robotar, men dessa metoder kräver ytterligare sensorer. Denna forskning syftar till att förutsäga avvikelserna genom att endast använda data från de sensorer som redan används för att reglera roboten. En maskininlärningsmetod föreslås för implementering av prediktivt underhåll av industriella robotar, med hjälp av vridmomentprofiler som indata. Metoderna testas på simulerad data som skapats med hjälp av slitage- och temperaturmodeller. Vridmomenten används för att extrahera ett hälsoindex för varje axel, vilket i sin tur används för att upptäcka anomalier hos roboten. Hälsoindexet har en snabb exponentiell tillväxttrend som är svår att förutsäga i förväg. En Gaussisk processregressor, en Exponentron och hybridalgoritmer används för prediktion av tidsserien för hälsoindexet för att implementera det prediktiva underhållet. Förutsägelserna utvärderas baserat på träffsäkerheten av förutsägelsen för tidsserien samt precisionen för förutsagda avvikelser. De undersökta metoderna visar sig kunna förutsäga utvecklingen av slitage och upptäcka avvikelser i förväg. Resultaten uppvisar att hybridmetoden som erhålls genom att kombinera prediktioner från olika algoritmer överträffar de andra lösningarna. I analysen av prestandan visas att algoritmerna är känsliga för kvaliteten av datat och att de inte fungerar bra när datat har låg samplingsfrekvens eller då datapunkter saknas