CN108942936A - 一种机器人自适应可靠性优化方法 - Google Patents

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胡启国
杨学蛟
胡艳敏
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Abstract

本发明申请提供一种机器人自适应可靠性优化方法，其包括：S1、以机器人机械臂作为优化目标，利用粒子群优化方法构建机器人机械臂的可靠性优化模型；S2、构建基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，所述时变不确定条件包括运动周期和运动速度；S3、利用步骤S1中构建的机器人机械臂的可靠性优化模型对机器人机械臂进行粒子群优化，得到机器人机械臂的粒子群优化解；S4、将步骤S3中得到的机器人机械臂的粒子群优化优化解代入步骤S2中构建的基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型以确定可靠度，解决目前因忽略工程实际中时变不确定性因素的影响而导致的设计结果不可靠，使用寿命不长、维修费用增加。

Description

一种机器人自适应可靠性优化方法
技术领域
本发明申请涉及机器人可靠性设计技术领域，尤其涉及一种机器人自适应可靠性优化方法。
背景技术
现代复杂机械系统是一种结构复杂、功能需求多、性能指标要求高的产品，如何在保证高可靠性的前提下实现满足用户复杂功能和性能要求的产品设计方案是一个极其困难的问题。传统的复杂机械系统设计是依次按照功能一结构一强度进行循环设计。这种串行模式实质上是在不同的设计阶段设计人员选择不同的侧重点学科进行设计，将同时影响复杂机械系统性能的结构、强度、振动和热力等学科人为地割裂开来，没有考虑各个学科之间的相互作用及影响。机器人系统是由多个部件和子系统组成的复杂系统，相互之间又具有很多不同程度的耦合关系，是一个典型的粒子群优化问题。现有的设计方法大多忽略实际中时变不确定性因素的影响，这样会导致的设计结果不可靠，使用寿命不长、维修费用增加；而且及现有设计方法无法满足现代工业对于产品高可靠性的要求。
发明申请内容
有鉴于此，本发明申请提供一种机器人自适应可靠性优化方法，该方法解决现有技术因忽略工程实际中时变不确定性因素的影响而导致的设计结果不可靠，使用寿命不长、维修费用增加以及现有设计方法无法满足现代工业对于产品高可靠性的。
为实现上述目的，本发明申请提供一种机器人自适应可靠性优化方法，其包括：
S1、以机器人机械臂作为优化目标，利用粒子群优化方法构建机器人机械臂的可靠性优化模型。
S2、构建基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，所述时变不确定条件包括运动周期和运动速度。
S3、利用步骤S1中构建的机器人机械臂的可靠性优化模型对机器人机械臂进行粒子群优化，得到机器人机械臂的粒子群优化解。
S4、将步骤S3中得到的机器人机械臂的粒子群优化优化解代入步骤S2中构建的基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，计算机器人机械臂在该粒子群优化优化解下的可靠度。
进一步的，步骤S4具体包括：S41、将步骤S3中得到的机器人机械臂的粒子群优化解代入步骤S2中构建的基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，计算机器人机械臂在该粒子群优化解下的可靠度；S42、判断步骤S41中得到可靠度是否满足预先设定的时变可靠性要求；若可靠度满足预先设定的时变可靠性要求，则完成对机器人机械臂的可靠性设计优化；若可靠度不满足预先设定的时变可靠性要求，则返回步骤S3。
与相关技术相比，本发明申请提供一种机器人自适应可靠性优化方法，其包括：S1、以机器人机械臂作为优化目标，利用粒子群优化方法构建机器人机械臂的可靠性优化模型；S2、构建基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，所述时变不确定条件包括运动周期和运动速度；S3、利用步骤S1中构建的机器人机械臂的可靠性优化模型对机器人机械臂进行粒子群优化，得到机器人机械臂的粒子群优化解；S4、将步骤S3中得到的机器人机械臂的粒子群优化优化解代入步骤S2中构建的基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，计算机器人机械臂在该粒子群优化优化解下的可靠度，该方法解决现有技术因忽略工程实际中时变不确定性因素的影响而导致的设计结果不可靠，使用寿命不长、维修费用增加以及现有设计方法无法满足现代工业对于产品高可靠性。
附图说明
图1为本发明申请实施例中机器人自适应可靠性优化方法的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明申请做进一步详细说明。请参见图1所示，本发明申请提供一种机器人自适应可靠性优化方法，其包括：
S1、以机器人机械臂作为优化目标，利用粒子群优化方法构建机器人机械臂的可靠性优化模型。
S2、构建基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，所述时变不确定条件包括运动周期和运动速度。
S3、利用步骤S1中构建的机器人机械臂的可靠性优化模型对机器人机械臂进行粒子群优化，得到机器人机械臂的粒子群优化解。
S4、将步骤S3中得到的机器人机械臂的粒子群优化优化解代入步骤S2中构建的基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，计算机器人机械臂在该粒子群优化优化解下的可靠度。进一步的，步骤S4具体包括：S41、将步骤S3中得到的机器人机械臂的粒子群优化解代入步骤S2中构建的基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，计算机器人机械臂在该粒子群优化解下的可靠度；S42、判断步骤S41中得到可靠度是否满足预先设定的时变可靠性要求；若可靠度满足预先设定的时变可靠性要求，则完成对机器人机械臂的可靠性设计优化；若可靠度不满足预先设定的时变可靠性要求，则返回步骤S3。
综上所述，本发明申请提供一种机器人自适应可靠性优化方法，其包括：S1、以机器人机械臂作为优化目标，利用粒子群优化方法构建机器人机械臂的可靠性优化模型；S2、构建基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，所述时变不确定条件包括运动周期和运动速度；S3、利用步骤S1中构建的机器人机械臂的可靠性优化模型对机器人机械臂进行粒子群优化，得到机器人机械臂的粒子群优化解；S4、将步骤S3中得到的机器人机械臂的粒子群优化优化解代入步骤S2中构建的基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，计算机器人机械臂在该粒子群优化优化解下的可靠度，该方法解决现有技术因忽略工程实际中时变不确定性因素的影响而导致的设计结果不可靠，使用寿命不长、维修费用增加以及现有设计方法无法满足现代工业对于产品高可靠性。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (2)

1.一种机器人自适应可靠性优化方法，其特征在于，
S1、以机器人机械臂作为优化目标，利用粒子群优化方法构建机器人机械臂的可靠性优化模型；
S2、构建基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，所述时变不确定条件包括运动周期和运动速度；
S3、利用步骤S1中构建的机器人机械臂的可靠性优化模型对机器人机械臂进行粒子群优化，得到机器人机械臂的粒子群优化解；
S4、将步骤S3中得到的机器人机械臂的粒子群优化优化解代入步骤S2中构建的基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，计算机器人机械臂在该粒子群优化优化解下的可靠度。
2.如权利要求1所述的机器人自适应可靠性优化方法，其特征在于，步骤S4具体包括：
S41、将步骤S3中得到的机器人机械臂的粒子群优化解代入步骤S2中构建的基于随机过程的时变不确定条件下的机器人机械臂时变可靠性模型，计算机器人机械臂在该粒子群优化解下的可靠度；S42、判断步骤S41中得到可靠度是否满足预先设定的时变可靠性要求；若可靠度满足预先设定的时变可靠性要求，则完成对机器人机械臂的可靠性设计优化；若可靠度不满足预先设定的时变可靠性要求，则返回步骤S3。
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