【摘 要】
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提出一种基于D-S证据理论和模糊理论的工业机器人健康状态评估方法。建立考虑部分健康指标、运行指标及性能指标的工业机器人健康评估体系。利用模糊层次分析法处理不确定概念中的模糊性得到评估指标的隶属度，将它作为D-S证据理论的初始概率分布并修正；将修正的概率分布应用D-S融合规则融合，获得机器人健康状态评估结果；通过实例验证该健康评估方法的正确性。结果表明：该方法可为机器人的监测和故障诊断提供参考。
【基金项目】
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河北省重点研发计划（19211815D）；
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提出一种基于D-S证据理论和模糊理论的工业机器人健康状态评估方法。建立考虑部分健康指标、运行指标及性能指标的工业机器人健康评估体系。利用模糊层次分析法处理不确定概念中的模糊性得到评估指标的隶属度，将它作为D-S证据理论的初始概率分布并修正；将修正的概率分布应用D-S融合规则融合，获得机器人健康状态评估结果；通过实例验证该健康评估方法的正确性。结果表明：该方法可为机器人的监测和故障诊断提供参考。
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