系统工程与电子技术

作者：曾颖, 李彦锋, 王弘毅, 钱华明, 黄洪钟

单位：1. 电子科技大学机械与电气工程学院, 四川 成都 611731；2. 电子科技大学系统可靠性与安全性研究中心, 四川 成都 611731；3. 重庆大学机械传动国家重点实验室, 重庆 400044

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

基金：国家重点研发计划项目(2017YFB1301302)

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。

来源：2023年第8期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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