基于信息融合的工业机器人整机可靠性分析

发布时间：2021-11-22 20:57

　　随着工业自动化的发展,工业机器人己成为工业自动化领域里的一种重要设备,我国的工业机器人产业也随之快速发展,现已是全球最大的工业机器人消费国。由于产业的跨越式发展,我国现有的工业机器人设备设计和机型的研制开发周期短,难以获得足够的可靠性测试数据,缺乏整机的可靠性研究。为了结合少量现有的可靠性现场试验信息,对工业机器人整机进行定性可靠性分析与定量的可靠性指标分析,推进工业机器人整机的可靠性优化管理和维护策略,本文从工业机器人整机的可靠性分析和信息融合理论的角度出发,开展工业机器人的可靠性研究,主要研究内容如下:（1）对工业机器人进行整机的结构和功能分析,绘制可靠性框图,对影响系统功能的关键零部件的故障模式进行分析,制定改进补偿措施,绘制FMEA表。针对传统危害性分析中风险优先数指标存在的意义不明的问题,开展了改进评估指标集的模糊综合评判工作。（2）研究工业机器人整机在不同环境下可靠性寿命信息的融合方法。针对无法满足实际工况环境下的小样本试验数据估计模型参数的问题,提出了MonteCarlo抽样结合经典极大似然估计的超参数估计方法,应用专家打分构建整机的环境因子,结合贝叶斯方法和试验样本数据... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

009以来年全球累计

电子科技大学硕士学位论文48当已知先验分布参数的均值和方差时候，可以构造二元正态先验分布：2211.54072999.753,exp15.561820.003210104.85mm(4-31)根据历史信息和环境因子获得的m,和表4-6中的试验数据，根据式(4-30)可以得到后验分布：2211151511.54072999.753,exp15.561820.003210104.85expexpmmmiijijmtttmmData(4-32)式(4-32)属于多重积分，解析解难以求出，用OPENBUG编程进行Bayes超参数估计，其中仿真40000次退火4000次，则可以得到后验分布条件下形状参数m和尺度参数，结果如图4-5和表4-6所示，绘制经验分布和不同信息源下累计失效概率分布如图4-6所示。图4-5形状参数m与尺度参数后验分布表4-6形状参数m与尺度参数的估计结果参数均值标准误差置信区间2.5%97.5%m2.2440.3721.3922.942339074.8233023570

【参考文献】：
期刊论文
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[2]工业机器人发展综述[J]. 冯旭,宋明星,倪笑宇,马立勇,王少雷.  科技创新与应用. 2019(24)
[3]基于贝叶斯推断的复杂系统可靠性分析[J]. 苏续军,吕学志.  计算机应用与软件. 2019(03)
[4]工业机器人驱动系统现状与展望[J]. 黄敏高,龚仲华,王芳.  机床与液压. 2018(03)
[5]基于FMEA和FTA的脚踝康复机器人可靠性分析[J]. 邓超,陶志奎.  机器人技术与应用. 2018(01)
[6]国内工业机器人可靠性研究综述[J]. 盛秀婷.  电子产品可靠性与环境试验. 2017(06)
[7]航天测控系统多数据源融合评估方法[J]. 李少华,杨奕飞,凌晓冬.  江苏科技大学学报(自然科学版). 2017(04)
[8]基于蒙特卡罗与故障树的工业机器人系统可靠性分析[J]. 施维,李怀政,陈启愉,吴智恒,唐国宝.  机电工程技术. 2017(08)
[9]工业机器人交流伺服驱动系统研究[J]. 陈英.  电子设计工程. 2017(16)
[10]改进FMECA的工业机器人失效风险分析[J]. 陈锦汉,余荣斌.  中国测试. 2017(07)

博士论文
[1]产品可靠性评估中的多源信息融合技术研究[D]. 方艮海.合肥工业大学 2006

硕士论文
[1]工业弧焊机器人可靠性分析[D]. 史志勇.东北大学 2011
[2]工业机器人体系结构及其在焊接切割机器人中的应用研究[D]. 李欣.哈尔滨工程大学 2008



本文编号：3512432