[发明专利]基于Copula函数的工业机器人用谐波减速器可靠性分析方法

权利要求书

1.一种基于Copula函数的工业机器人用谐波减速器可靠性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取工业机器人用谐波减速器故障数据，采用FMECA方法确定工业机器人用谐波减速器的失效模式；失效模式包括柔轮疲劳断裂失效模式、齿面磨损失效模式和柔性轴承疲劳失效模式；

S2、建立失效模式的极限状态函数；包括

基于故障物理模型分别建立柔轮疲劳断裂失效模式、齿面磨损失效模式和柔性轴承疲劳失效模式的极限状态函数；

柔轮疲劳断裂失效模式的极限状态函数表示为

其中，r_m为柔轮壳体中线半径，σ_-1为材料在对称循环时的弯曲疲劳极限，k_σ为正应力有效应力集中系数，K_M为柔轮形状畸变引起的应力增长系数，K_d为动载系数，C_σ为正应力系数，w₀为柔轮最大径向变形量，E为材料的弹性模量，δ为柔轮壁厚，l为柔轮筒体的长度，τ_-1为材料在对称循环时的剪切疲劳极限，k_τ为剪应力有效应力集中系数，K_u为剪应力分布不均匀系数，T为作用在柔轮上的扭矩，C_τ为切应力系数；

齿面磨损失效模式的极限状态函数表示为

其中，[p]为许用比压，T为作用在柔轮上的扭矩，K为载荷系数，ε为啮合齿数占总齿数的百分比，b为齿宽，c_h为啮入深度系数，m为齿轮模数，z₁为柔轮齿数；

柔性轴承疲劳失效模式的极限状态函数表示为

其中，z₁为柔轮齿数，n为轴承转速，m为齿轮模数，T为作用在柔轮上的扭矩，L^*为柔性轴承的额定寿命；

S3、对失效模式的极限状态函数中的不确定性因素进行量化，确定不确定性因素的分布类型和分布参数；

S4、根据不确定性因素的分布类型和分布参数计算失效模式的失效概率；

S5、分析失效模式之间的相关性，确定备选Copula函数；

S6、从备选Copula函数中选择最优Copula函数并确定其参数值；

S7、计算考虑多失效模式相关的工业机器人用谐波减速器的可靠度。

2.如权利要求1所述的基于Copula函数的工业机器人用谐波减速器可靠性分析方法，其特征在于，步骤S3对失效模式的极限状态函数中的不确定性因素进行量化，确定不确定性因素的分布类型和分布参数包括

将失效模式的极限状态函数中的不确定性因素作为随机变量，根据分布检验和最大似然估计确定其分布类型和分布参数。

3.如权利要求1所述的基于Copula函数的工业机器人用谐波减速器可靠性分析方法，其特征在于，步骤S4根据不确定性因素的分布类型和分布参数计算失效模式的失效概率包括

通过生成随机数得到的失效模式极限状态函数中各随机变量的N维仿真样本点计算得到极限状态函数的N维仿真样本值，采用蒙特卡罗仿真方法计算失效模式的失效概率。

4.如权利要求1所述的基于Copula函数的工业机器人用谐波减速器可靠性分析方法，其特征在于，步骤S5分析失效模式之间的相关性，确定备选Copula函数包括

S51、利用经验分布函数将失效模式的极限状态函数仿真样本值序列转化为经验分布函数序列；

S52、构建经验分布函数序列散点图，分析失效模式之间的相关性，确定备选Copula函数。

5.如权利要求1所述的基于Copula函数的工业机器人用谐波减速器可靠性分析方法，其特征在于，步骤S6从备选Copula函数中选择最优Copula函数并确定其参数值包括

采用解析法，通过Kendall秩相关系数进行参数估计，并根据平方欧式距离最小原则从备选Copula函数中选择最优Copula函数。