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1、ICS 03.120L 05团体标准T/GDCKCJH 0172020工业机器人伺服系统可靠性指标评估Evaluation of reliability index of industrial robot servo system2020-04-28 发布2020-05-15 实施广东省测量控制技术与装备应用促进会发 布T/GDCKCJH 0172020I目次1 范围.12 规范性引用文件.13 术语和定义.14 故障分类和统计原则.25 可靠性指标评估的流程.36 故障数据的收集与统计.47 可靠性模型的参数估计.58 可靠性模型的拟合优度检验.89 可靠性模型的优选.910 可靠性指标的评
2、估.9附录A（资料性附录）故障数据收集表格.11附录B（资料性附录）K-S 检验临界值表.12T/GDCKCJH 0172020II前言本标准按照GB/T 1.1-2009标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则给出的规则起草。本标准由广东省测量控制技术与装备应用促进会提出。本标准由广东省测量控制技术与装备应用促进会归口。本标准起草单位：工业和信息化部电子第五研究所、华南理工大学、广州智能装备研究院有限公司、佛山赛宝信息产业技术研究院有限公司。本标准主要起草人：王春辉、李小兵、时钟、党明、罗琴、刘文威、王远航、杨剑锋、丁小健、董成举、蔡茗茜、潘广泽、黄强、郭广廓、尚斌、李劲、邝志礼
3、、王忠、黄创绵、刘桂雄、石雄毅、刘佳。本标准为首次发布。T/GDCKCJH 01720201工业机器人伺服系统可靠性指标评估1范围本标准规定了工业机器人伺服系统可靠性指标评估的术语和定义、故障分类和统计原则、可靠性指标评估的流程、故障数据的收集与统计、可靠性模型的参数估计、可靠性模型的拟合优度检验、可靠性模型的优选、可靠性指标的评估等。本标准适用于各类工业机器人伺服系统（以下简称伺服系统）的可靠性指标评估。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修订版）适用于本文件。GB/T 290
4、0.99-2016 电工术语 可信性GB/T 12643-2013 机器人与机器人装备 词汇GJB 451A-2005 可靠性维修性保障性术语GJB 899A-2009 可靠性鉴定和验收试验3术语和定义GB/T 2900.99-2016、GB/T 12643-2013和GJB 451A-2005中确立的，以及下列术语和定义适用于本文件。3.1可靠性 reliability在给定的条件，给定的时间区间，能无故障地执行要求的能力。3.2故障 fault/failure产品不能完成要求的功能的状态。预防性维修或其他计划的行动或因缺乏外部资源的情况除外。3.3故障率 failure rate设在时间区
5、间开始时刻前未发生故障，不修理的产品在时间区间(,)t tt内出现一个故障的条件概率与区间长度t之比，当t0时的极限(如果存在)。3.4产品 item；entity能够被单独考虑的任何零部件、元器件、装置、分系统、功能单元、设备或系统。T/GDCKCJH 017202023.5工作时间 operating time产品处于工作状态的时间区间。3.6平均故障前时间 mean time to failure；MTTF故障前时间的数学期望。3.7故障判据 failure criterion预先定义的接受确证故障的条件。3.8可靠度reliability；R产品在给定的条件下和给定的时间区间12(,)
6、t t内，能完成要求的功能的概率。3.9可靠性模型 reliability model为预计或估算产品的可靠性所建立的框图和数学模型。4故障分类和统计原则4.1故障判据伺服系统满足如下条件之一即为故障：a)在规定的条件下，一个或多个功能丧失；b)在规定的条件下，一个或多个性能参数超出允许范围；c)在规定的条件下，出现影响样品功能、性能和结构完整性的机械部件、结构件或元器件的破损、断裂或损坏状态。4.2故障分类根据GJB899A的故障分类，试验期间出现的所有故障，分为关联故障和非关联故障。非关联故障：已经证实是未按规定的条件使用而引起的故障，或预期在现场使用中不会发生的故障。关联故障：在现场使用
7、中预期会出现的所有故障，关联故障又分为责任故障与非责任故障。4.2.1责任故障因样品本身缺陷而引发的关联独立故障以及由此引起的从属故障计为一次责任故障，责任故障是判决样品试验通过与否的依据。责任故障包括：a)由于设计、工艺等引起的故障；b)零部件和材料设计、制造、选用不当引起的故障；c)软件错误引发的故障；d)由于提供的操作、维护和维修程序不当引起的故障；e)未证实的故障（指无法重现或尚未查清原因的故障）。T/GDCKCJH 01720203对于已划定的责任故障，不应因为采取纠正措施进行纠正而列入非责任故障。4.2.2非责任故障不是由样品或某个单元本身引发的故障为非责任故障。非责任故障不作为判
8、决样品试验通过与否的依据。非责任故障包括：a)由独立故障引起的从属故障；b)故障未修复而再发生的故障；c)由试验设备、测试仪器引起的受试样机的故障；d)操作、维护和修理不当引起的故障；e)施加了不符合本大纲规定的试验应力而引起的故障。4.3故障统计原则伺服系统可靠性指标评估过程中只统计关联故障。关联责任故障应按以下原则进行统计：a)可证实是由于同一原因引起的间歇故障只计为一次故障；b)当可证实多个故障现象由同一原因引起时，可计为一次故障；c)有多个元器件在试验过程中同时失效时，当不能证明是一个元器件失效引起另一些元器件失效时，每个元器件的失效计为一次独立的故障；若可证明是一个元器件失效引起另一
9、些元器件失效时，则所有元器件合计为一次故障；d)已经报告过的由同一原因引起的同一部位发生的独立故障，由于未能真正排除而再次出现时，应和原来报告过的故障合计为一次故障，其间试验时间无效；e)若不能确定故障发生的准确时刻，则有效试验时间的统计追溯到上一检测点时间，即上一检测点至发现故障检测点之间的试验时间无效；f)在故障检测和修理期间，若发现受试产品还存在其它故障而不能确定为是由原有故障引起的，则应将其视为单独的责任故障进行统计；g)在现场运行中，对于零部件的轻微缺陷，若不丧失规定功能，并且能够按照维修规程通过日常检查予以原位修复（不引起拆卸）的事件，经确认后，不计入关联责任故障。5可靠性指标评估
10、的流程伺服系统运行可靠性指标评估的流程如图1所示，包括：a)收集与统计伺服系统的故障数据，初步得到伺服系统的可靠度和累计故障概率；b)采用双参数指数分布、威布尔分布、正态分布以及对数正态分布可靠性模型分别对伺服系统的累计故障概率进行拟合，获取可靠性模型的未知参数；c)采用Kolmogorov-Smirnov检验法对可靠性模型进行拟合优度检验，来评估可靠性模型对于伺服系统累计故障概率的吻合性；如果多个可靠性模型通过模型的拟合优度检验，则需要开展可靠性模型的优选；d)采用残差平方和最小的方法对伺服系统的可靠性模型进行优选，从而获得伺服系统的最优可靠性模型；e)根据得到的伺服系统可靠性模型，评估伺服
11、系统的可靠性指标。T/GDCKCJH 01720204图 1伺服系统可靠性指标评估流程6故障数据的收集与统计6.1故障数据收集应参照附录A中的表格形式收集某批次伺服系统的故障数据。6.2故障数据统计伺服系统故障数据统计的步骤如下：a)将伺服系统所有的故障数据的故障前工作时间由小到大排序12intttt，n为总故障数，1,2,in；b)采用近似中位秩公式计算伺服系统各故障时间对应的可靠度 R t和累计故障概率 F t，其计算公式分别如下所示，其中N为伺服系统总数；10.30.4R tiN（1）0.30.4F tiN（2）c)统计得到如表1所示的伺服系统的可靠度和累计故障概率。表 1可靠度和累计故
12、障概率的统计结果序号时间t（小时）可靠度 R t累计故障概率 F t11t 110.30.4N 10.30.4N22t 120.30.4N 20.30.4Nnnt 10.30.4nN 0.30.4nNT/GDCKCJH 017202057可靠性模型的参数估计7.1双参数指数分布的参数估计双参数指数分布的累计故障概率函数()F t如下所示：()()1,t TF tetT（3）式中：伺服系统的故障率；T双参数指数分布的位置参数。采用最小二乘法对双参数指数分布的未知参数进行估计。令1ln1()yF t（4）xt（5）AT（6）B（7）则有xyxxlBl（8）AyBx（9）其中：22211()nnix
13、xiiilxxxnx（10）11()()nnxyiiiiiilxxyyx ynx y（11）最终，得到故障率和参数T的估计值和T分别为：B（12）-/TA B（13）7.2威布尔分布的参数估计威布尔分布的累计故障概率函数()F t如下所示：()1 exp()mtF t（14）T/GDCKCJH 01720206式中：尺度参数；m形状参数。采用最小二乘法对威布尔分布的未知参数进行估计。对累计故障概率函数()1 exp()mtF t 进行变换，得1lnlnlnln1()mmtF t（15）若令1lnln1()yF t（16）lnxt（17）lnAm（18）Bm（19）则有xyxxlBl（20）Ay
14、Bx（21）其中：22211()nnixxiiilxxxnx（22）11()()nnxyiiiiiilxxyyx ynx y（23）最终，得到尺度参数和形状参数m的估计值和 m分别为：exp(/)A B（24）mB（25）7.3正态分布的参数估计正态分布的累计故障概率函数()F t如下所示：2011()exp()22ttF tdt（26）式中：均值；标准差。T/GDCKCJH 01720207采用最小二乘法对正态分布的未知参数进行估计。累计故障概率函数变换，得2011()exp()()22tttF tdt（27）由于标准正态分布函数()x是严格单调上升的，故其存在反函数，且反函数为1()tF
15、t（28）若令1()yF t（29）xt（30）1A（31）B（32）则有xyxxlBl（33）AyBx（34）其中：22211()nnixxiiilxxxnx（35）11()()nnxyiiiiiilxxyyx ynx y（36）最终，得到均值和标准差的估计值和分别为：1A（37）AB（38）7.4对数正态分布的参数估计对数正态分布的累计故障概率函数()F t如下所示：2011 ln()()exp()22ttF tdtt（39）式中：对数均值；T/GDCKCJH 01720208对数标准差。同样，采用最小二乘法对对数正态分布的未知参数进行估计。累计故障概率函数变换，得2ln21ln()e()
16、2txtF tdx（40）由于标准正态分布函数()x是严格单调上升的，故其存在反函数，且反函数为1ln()tF t（41）若令1()yF t（42）lnxt（43）1A（44）B（45）则有xyxxlBl（46）AyBx（47）其中：22211()nnixxiiilxxxnx（48）11()()nnxyiiiiiilxxyyx ynx y（49）最终，得到均值和标准差的估计值和分别为：1A（50）AB（51）8可靠性模型的拟合优度检验可靠性模型拟合优度检验采用 Kolmogorov-Smirnov 检验法。原假设：近似中位秩公式计算得到累积故障概率函数()nF t=拟合得到累积故障概率函数()
17、F t。近似中位秩公式计算得到累积故障概率函数和拟合得到的累积故障概率函数之间的最大偏差nD可T/GDCKCJH 01720209由下面式子求得：10sup()()maxnnii ntDF tF td （52）给定显著性水平，查表nD的极限分布表得到临界值,nD（见附录B）。当,nnDD时，接受原假设；反之则拒绝。9可靠性模型的优选采用残差平方和最小的方式进行可靠性模型的优选。其残差平方和SSE如下所示：21()()nniSF tSF tE（53）可靠性模型的SSE值越小，模型的拟合效果越好。选择最小SSE值的可靠性模型作为伺服系统的最优可靠性模型。10可靠性指标的评估根据得到伺服系统的可靠性
18、模型 F t，评估其可靠性指标，包括：a)伺服系统故障密度函数 f t的计算公式如下所示：()()dF tf tdt（54）b)伺服系统故障率()t的计算公式如下所示：()()1-()f ttF t（55）c)伺服系统可靠度函数 R t的计算公式如下所示：=1-R tF t（56）d)伺服系统平均故障前时间MTTF的计算公式如下所示：0()MTTFtf t dt（57）1)对于双参数指数分布的可靠性模型，平均故障前时间MTTF为：()001()=+t TMTTFtf t dtt edtT（58）2)对于威布尔分布的可靠性模型，平均故障前时间MTTF为：100()()exp()=(1 1/)mm
19、m ttMTTFtf t dttdtm （59）式中：()x为伽马函数。3)对于正态分布的可靠性模型，平均故障前时间MTTF为：0()MTTFtf t dt u（60）T/GDCKCJH 0172020104)对于对数正态分布的可靠性模型，平均故障前时间MTTF为：2/200()=tMTTFtf t dtt edt e（61）T/GDCKCJH 017202011附录A（资料性附录）故障数据收集表格参照下面表格的形式收集伺服系统的故障数据。序号型号运行地点运行日期故障日期故障前工作时间t（小时）故障现象故障类型12345n注：表中的“故障现象”对应正文表1中的“故障现象”。故障类型为“责任故障
20、”或“非责任故障”。T/GDCKCJH 017202012附录B（资料性附录）K-S 检验临界值表K-S检验临界值如下表所示。显著性水平样本数量0.20.150.10.050.0110.90.9250.950.9750.99520.6840.7260.7660.8420.92930.5650.5970.6420.7080.82840.4940.5250.5640.6240.73350.4460.4740.510.5650.66960.410.4360.470.5210.61870.3810.4050.4380.4860.57780.3580.3810.4110.4570.54390.3390.
21、360.3380.4320.514100.3220.3420.3680.410.49110.3070.3260.3520.3910.468120.2950.3130.3380.3750.45130.2840.3020.3250.3610.433140.2740.2920.3140.3490.418150.2660.2830.3040.3380.404160.2580.2740.2950.3280.392170.250.2660.2860.3180.381180.2440.2590.2780.3090.371190.2370.2520.2720.3010.363200.2310.2460.2640.2940.356250.210.220.240.270.32300.190.20.220.240.29350.180.190.210.230.27大于 351.07/n1.14/n1.22/n1.36/n1.63/n_