摘要
协作机器人涉及生活、农业、军事以及交通等多领域,其作业环境具有随机性和不确定性等特点.由于协作机器人投入生产时间尚短,目前很难统计故障数据作为失效分析基础.一旦协作机器人作业过程中出现故障,可能导致系统破坏、任务延迟,会严重增加经济成本.因此,文章提出一种协作机器人性能失效概率分析算法,基于模糊综合评价和动态贝叶斯网络模型的失效概率分析模型,并以AUBO-i5协作机器人为例,分析高温、腐蚀及强振动等恶劣环境下,不同故障模式对协作机器人作业的影响.结果表明:协作机器人的控制系统可靠度最低,其中,电路板在工作1000h后的可靠度仅为43.9%,该计算结果得到了基于蒙特卡洛与故障树的工业机器人系统可靠性分析验证.本项研究成果能够为完善协作机器人设计、提高机器人的可靠性提供理论依据.
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