【摘 要】
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随着工业机器人在生产自动化过程的广泛应用,提高其安全性、可靠性并确保其无间断工作显得尤为重要。开展机器人整机及零部件的故障分析和健康状态评估成为热点研究领域。本文针对工业机器人健康状态的诊断与评估问题,以一种六轴工业机器人为研究对象,基于失效分析及故障树分析、健康度等级、数据采集等基础上,建立基于振动信号与性能指标、以及改进D-S理论（Dempster-Shafer theory）的工业机器人健康
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随着工业机器人在生产自动化过程的广泛应用,提高其安全性、可靠性并确保其无间断工作显得尤为重要。开展机器人整机及零部件的故障分析和健康状态评估成为热点研究领域。本文针对工业机器人健康状态的诊断与评估问题,以一种六轴工业机器人为研究对象,基于失效分析及故障树分析、健康度等级、数据采集等基础上,建立基于振动信号与性能指标、以及改进D-S理论（Dempster-Shafer theory）的工业机器人健康状态诊断与评估模型及方法,并搭建工业机器人健康状态诊断与评估实验系统。主要研究内容如下:（1）基于失效模式及故障树分析方法的工业机器人故障诊断分析。结合六轴工业机器人自身特点,采用失效模式及影响分析（Failure mode and impact analysis,FMEA）分析工业机器人的失效模式,获得FMEA分析结果表;采用故障树分析（Fault Tree Analysis,FTA）构建工业机器人整机和各系统的故障树,并通过定性分析和定量计算获得其主要薄弱部分及其故障类型。（2）基于振动信号与性能参数的工业机器人健康评估模型的构建。通过振动信号和性能参数对六轴工业机器人进行故障状况检测和健康评估架构设计,构建基于改进D-S证据理论的工业机械臂健康状态评估模型,并建立基于振动信号和性能参数的工业机器人健康状态评估指标体系。（3）工业机器人健康状态数据的采集与处理。搭建健康状态诊断和评估实验平台,采集机械臂振动数据和相关性能参数,建立基于振动信号数据和运动性能参数的工业机器人健康状态评估数据库。（4）基于改进证据理论的工业机器人健康状态评估方法研究。研究基于可信度系数修正的D-S证据理论改进方法。构造工业机器人健康状态评估指标隶属度函数,使用可信度系数修正的改进D-S证据理论方法对构造的健康状态评估指标隶属度进行数据融合。对六轴工业机器人进行健康状态诊断评估应用分析,求解其健康状态,并应用Yager证据理论进行实验对比,验证本文研究方法的适用性。通过上述研究内容,建立一种包括失效模式及故障分析、健康评估模型构建、状态数据采集与融合、健康状态评估分析的六轴工业机器人健康状态诊断与评估方法及流程,并结合典型案例开展实验验证,获得得到六轴工业机器人的健康度和健康状态等级。研究结果表明,本文提出的方法能够评估工业机器人整机的健康状态,具有一定的推广应用意义。
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