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题名联合MRGP和PSO的工业机器人驱动器可靠性分析
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作者
曾颖
李彦锋
王弘毅
钱华明
黄洪钟
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机构
电子科技大学机械与电气工程学院
电子科技大学系统可靠性与安全性研究中心
重庆大学机械传动国家重点实验室
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期2643-2650,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFB1301302)资助课题。
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文摘
作为工业机器人的核心部件之一,驱动器失效频发,失效模式多样且具有一定相关性,给工业机器人的正常工作带来了严峻挑战。同时,工业机器人驱动器各失效模式的极限状态方程复杂,甚至一些为隐函数,这也造成了工业机器人驱动器可靠性建模的困难。为此,本文引入多维响应高斯过程(multiple response Gaussian process,MRGP)模型来刻画驱动器内各失效模式间的相关性及其极限状态方程,同时引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化MRGP模型中的超参数,结合主动学习策略,对MRGP模型进行更新迭代,直至其满足一定精度条件,形成基于MRGP-PSO的工业机器人驱动器可靠性分析方法。最后开展相关算例分析,验证了所提方法的有效性。
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关键词
工业机器人
驱动器
多维响应高斯过程
粒子群优化算法
可靠性分析
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Keywords
industrial robot
driver
multiple response gaussian process(mrgp)
particle swarm optimization(PSO)algorithm
reliability analysis
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分类号
TP242.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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