[发明专利]基于BDD的工业机器人PMS系统用可靠性分析方法

说明书

本申请公开了基于BDD的工业机器人PMS系统用可靠性分析方法。包括以下步骤：对工业机器人PMS系统的工作任务划分，得到不同任务阶段；对工业机器人PMS系统划分，得到四个子系统；获取不同任务阶段处于工作状态的子系统，并建立各任务阶段的工作拓扑图；建立工业机器人PMS系统各任务阶段可靠性模型，计算不同工作模式下，各子系统在不同任务阶段的失效率；计算各子系统在不同任务阶段失效率的乘积，得到不同任务阶段的失效率；计算不同任务阶段的失效率之和，得到工业机器人PMS系统的总失效率，并计算工业机器人PMS系统的可靠度。通过在工业机器人生产前，对工业机器人的可靠性进行分析，判断机器人是否能够顺利完成生产任务。

技术领域

本公开一般涉及工业机器人任务可靠性分析技术领域，具体涉及基于BDD的工业机器人PMS系统用可靠性分析方法。

背景技术

工业机器人是广泛用于工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能。在无人参与下，实现搬运、焊接、装配、喷涂、打磨和去毛刺等多种生产作业。然而，长时间的任务执行与各种载荷的持续作用会造成机器人性能的下降甚至出现故障或失效，会导致任务的延误或失败，产品不同程度的破坏，由于机器人的多自由度，其运动的包络范围内可能会成为潜在的危险区，严重的故障还可能造成人员的伤害和环境的损害。因此，我们需考虑生产过程中可能导致机器人失效的各种因素，对机器人在规定条件和规定时间内完成产品生产的能力进行预估。

传统对工业机器人可靠性的研究是以机器人系统为中心，建立可靠性模型。用故障树分析法对机器人从整体到局部拆解，确定各个零部件与组成单元故障对系统可靠度的影响权重，根据各个部分的组成单元的寿命分布等相应参数，对系统进行可靠性评估。机器人初期设计时对系统可靠度影响较大的零部件加强与改进的指导。而在现实生产中，由于零件的承载能力与性能呈动态性，不同的生产环境、载荷等因素都影响其整体寿命，如环境温度、生产线多个机器人之间的相互干涉、超负荷工作等。这些随机因素在以系统为中心建立可靠性模型时难以定量计算。

因此，我们提出一种基于BDD的工业机器人PMS系统用可靠性分析方法，用以解决上述的传统可靠性模型难以定量计算随机影响因素的问题。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种优化零件动态性分析，准确在生产前预测生产任务成功完成的概率，保障工业机器人运行的可靠性的基于BDD的工业机器人PMS系统用可靠性分析方法。

第一方面，本申请提供一种基于BDD的工业机器人PMS系统用可靠性分析方法，包括以下步骤：

对工业机器人PMS系统的工作任务划分，得到不同任务阶段，并获取各任务阶段的预设工作参数；

对工业机器人PMS系统划分，得到四个子系统；获取不同任务阶段处于工作状态的子系统，并建立各任务阶段的工作拓扑图；

基于BDD和各任务阶段工作拓扑图，建立工业机器人PMS系统各任务阶段可靠性模型，计算不同工作模式下，各子系统在不同任务阶段的失效率；

计算各子系统在不同任务阶段失效率的乘积，得到不同任务阶段的失效率；计算不同任务阶段的失效率之和，得到工业机器人PMS系统的总失效率，并计算工业机器人PMS系统的可靠度。

根据本申请实施例提供的技术方案，所述的获取各任务阶段的预设工作参数，包括：

获取工业机器人PMS系统的初始工作速度，基于工作速度与工作时间的负相关关系，计算工业机器人PMS系统的初始工作时间；

确定不同任务阶段下各子系统工作指标发生改变的时间点，作为时间分割点；

依据时间分割点对工业机器人PMS系统的初始工作时间划分，得到各任务阶段对应的初始工作时间。