申请/专利权人：重庆工业职业技术学院

申请日：2023-02-16

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN116258075B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F17/15;G06F119/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2023.06.30#实质审查的生效;2023.06.13#公开

摘要：本发明公开一种用于工业机器人减速机故障学习方法，包括如下步骤：S1，获取工业机器人减速机的历史目标时间区间的波动数据集，根据减速机齿轮的波动数据进行目标函数计算；S2，根据目标学习函数进行神经网络的初始训练，通过设置约束条件对减速机齿轮的磨损进行预测；S3，根据约束条件收敛的目标学习函数进行减速机齿轮磨损样本相关度分析，从而计算齿轮磨损失效的损失值。

主权项：1.一种用于工业机器人减速机故障学习方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取工业机器人减速机的历史目标时间区间的波动数据集，根据减速机齿轮的波动数据进行目标函数计算；S1-1，根据工业机器人减速机的在一个运行时间区间内t∈[0,T]，收集发生齿轮磨损波动的数据集UT＝[ut1,ut2,...,utn]，其中，utn为第t个时间节点对应的减速机齿轮磨损波动取值，在时间区间内的波动数据进行均值计算为当获得的波动数据大于均值形成高值集，当获得的波动数据小于均值形成低值集，根据高值集的方差ηhigh和低值集的方差ηlow，当波动数据发生陡增或者陡降时，根据减速机齿轮损耗目标函数进行波动数据的计算；S1-2，按照减速机齿轮磨损总量，以及预期磨损程度建立损耗目标函数：minV＝{v1,v2,v3} 其中，v1代表齿轮发生形变偏移量和齿轮弯曲强度值之和，P为减速机输入总功率，β为齿轮功率分配系数，d为齿轮直径，qi为齿轮旋转第i圈的输入控制速率，sj为第j个齿轮的荷载功率；wij为二进制选择变量，当取值为1时，第j个齿轮旋转在第i圈时进行连续采样，当取值为0时，第j个齿轮旋转在第i圈时进行断续采样；μ为应力集中系数，zij为全部齿轮预期功率耗费值；δ为齿轮损耗系数，Wij表示全部j个齿轮旋转i圈的全部功率集合；v2代表齿轮发生磨损的波动程度计算式；v3代表齿轮有效利用状态函数；X1为相邻齿轮转数间疲劳分布参数，X2为齿轮剪应力分布参数；Y1为齿轮载荷连续运行磨损度，Y2为齿轮应力修正系数，Y3为齿轮动载系数；S1-3，其中， F为齿轮获取的轴力，L为齿轮厚度，M为齿轮截面面积，ε为齿轮剪应力有效应力系数；λ为齿轮相邻旋转转数的齿轮疲劳差异系数，aij为相邻齿轮转数间的实际疲劳差异值，为相邻齿轮转数间的预期疲劳差异值；S2，根据目标函数进行神经网络的初始训练，通过设置约束条件对减速机齿轮的磨损进行预测；S3，根据约束条件收敛的目标函数进行减速机齿轮磨损样本相关度分析，从而计算齿轮磨损失效的损失值。

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权利要求：

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