本文件规定了工业机器人预测性维护的流程、预测性维护对象的确定、预测方法、寿命预测、维护计划和管理等。 本文件适用于工业机器人的预测性维护。

ICS25.040.30
CCSL67
中华人民共和国国家标准國
GB/T 42983.4—2023
工业机器人
运行维护
第4部分：预测性维护
Industrialrobots-Operation and maintenance—Part4: Predictivemaintenance2023-09-07发布
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
2024-04-01实施
1范围
规范性引用文件
术语和定义
预测性维护流程
预测性维护对象的确定
预测方法
6.1基于模型的方法
6.2数据驱动的方法
6.3混合方法
7寿命预测
7.1预测方法选择
7.2预测结果评价
8维护计划和管理
附录A(规范性)
附录B(资料性)
附录C (资料性)
附录D (资料性)
参考文献
减速器和伺服电机等的经验模型基于经验模型的寿命预测
基于仿真模型的寿命预测方法
\负载/负载率-寿命”曲线构建次
GB/T 42983.4—2023
GB/T 42983.4—2023
本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
本文件是GB/T42983《工业机器人运行维护》的第4部分。GB/T42983已经发布了以下部分：一第1部分：在线监测；
一第2部分：故障诊断；
一第3部分：健康评估；
一第4部分：预测性维护。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国机械工业联合会提出。本文件由全国机器人标准化技术委员会（SAC/TC591）归口。本文件起草单位：工业和信息化部电子第五研究所、北京机械工业自动化研究所有限公司、天津大学、西安交通大学、华中科技大学、佛山智能装备技术研究院、上海交通大学、佛山华数机器人有限公司、邀博(江苏）机器人有限公司、北京化工大学、北京工业大学、中国五洲工程设计集团有限公司、芜湖瑞思机器人有限公司、天津市泰森数控科技有限公司、广州智能装备研究院有限公司、埃夫特智能装备股份有限公司、吉林大学、昆明理工大学、广州数控设备有限公司、重庆固高科技长江研究院有限公司、浙江钱江机器人有限公司、佛山隆深机器人有限公司、清华大学、哈工大机器人(合肥)国际创新研究院、杭州亿恒科技有限公司、沈阳新松机器人自动化股份有限公司、机械工业仪器仪表综合技术经济研究所、东莞市李群自动化技术有限公司、三菱电机自动化(中国)有限公司、北京航空航天大学、珠海格力电器股份有限公司、广州明珞装备股份有限公司。本文件主要起草人：王远航、王国锋、雷亚国、周健、刘文威、孙立军、尚斌、丁小健、梁超、唐敬、杨剑锋、吴军、刘颖、曹军义、李乃鹏、梅江平、王太勇、陈志敏、纪春阳、刘佳、潘广泽、陶建峰、潮群、李响、王吉、李小兵、黄创绵、胡湘洪、陆树汉、赵常均、周星、杨云帆、董成举、郭广廓、孟苓辉、莫文安、陈勃琛、樊依圣、林家领、李乃鑫、彭湘涛、张建华、张锋、王成城、司小胜、王勇、宁南北、李彦夫、伍星、周文彪、吴迪、李文兴、陈章位、户满堂、王鹏、莫冰、张旭东、杨凯、郭树言、肖永强、宋仲康、王华庆、胥永刚、崔玲丽、何佳龙、李国发、唐刚、易廷昊、刘蕾、李园、孙谋、郭明哲、冯丹、高山青、彭、钟成堡、武通海、王硕、向珍琳、胡志明、石金博、龙璞。m
GB/T42983.4—2023
工业机器人是先进制造业中不可替代的重要装备，在支撑智能制造和提升生产效率方面发挥着重要作用。工业机器人运维标准缺失、滞后和系统性不足等问题，会导致技术要求难以统一，产品质量缺乏保证，影响产业的快速发展。GB/T42983《工业机器人运行维护》通过监测工业机器人状态开展运行维护以提高工业机器人的运行可靠性，保障用户利益，提升行业维保服务的价值，拟由四个部分组成。一第1部分：在线监测。目的是规范和确定工业机器人在线监测的术语、监测参数类型、监测项目和监测方式等。
一第2部分：故障诊断。
目的是规范和确定工业机器人故障诊断流程、在线故障报警和离线测试等。
一第3部分：健康评估。
自的是规范和确定工业机器人健康评估流程、健康评估体系和健康评估方法等。
一第4部分：预测性维护。目的是规范和确定工业机器人预测性维护的对象、预测方法、维护计划和管理流程等。
1范围
工业机器人运行维护
第4部分：预测性维护
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本文件规定了工业机器人预测性维护的流程、预测性维护对象的确定、预测方法、寿命预测、维护计划和管理等。
本文件适用于工业机器人的预测性维护。2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T6391一2010滚动轴承额定动载荷和额定寿命GB/T12642工业机器人性能规范及其试验方法GB/T12643机器人与机器人装备词汇GB/T20921机器状态监测与诊断词汇GB/T22239
9信息安全技术网络安全等级保护基本要求GB/T24607—2009滚动轴承寿命与可靠性试验及评定GB/T35089—2018机器人用精密齿轮传动装置试验方法GB/T37718—2019机器人用精密行星摆线减速器GB/T42983.1工业机器人运行维护第1部分：在线监测GB/T42983.2工业机器人运行维护第2部分：故障诊断GB/T42983.3工业机器人运行维护第3部分：健康评估3术语和定义
GB/T12643和GB/T20921界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1
维护maintenance
维修repair
为保持和恢复产品处于能执行规定功能状态所进行的所有技术和管理活动。3.2
事后维护
correctivemaintenance
故障发生后采取的维修。
注：也称为修复性维修。www.bzxz.net
预防性维护
preventivemaintenance
按照固定的计划表或规定的准则实施的维修，这些准则可检测或预防功能性结构、系统或部件的劣1
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化，以维持或延长它的使用寿命。注：机器人的预防性维护多为按照规定时间间隔进行的定期维护，时间为天数、小时数、次数等。3.4
预测性维护predictivemaintenance强调对失效的预测，并依据设备的状态采取行动，以预防失效或劣化的维修。3.5
退化degradation
工业机器人/部件随着工作的持续，从状态良好到逐渐无法满足工作要求的过程。注：表现为相关性能参数的持续下降。3.6
寿命servicelife
工业机器人/部件从投入使用到故障时刻的时间长度。3.7
剩余使用寿命
remainingusefullife
工业机器人当前时刻到故障时刻的时间间隔。3.8
预测prognostics
对故障症状和退化趋势进行分析和建模，以预估未来的状态退化趋势和剩余使用寿命。3.9
预测时机timeofprediction
触发执行寿命预测的时间点。
预测方法methodofprediction
通过已有的监测和测试数据，获得工业机器人寿命或剩余使用寿命的算法或模型。注：包括基于模型的方法、数据驱动的方法和混合方法。4预测性维护流程
工业机器人的预测性维护应按照图1所示的流程进行：a）工业机器人不同部件可选择不同维护方式，首先确定采用预测性维护的对象和范围；b)
分别按照GB/T42983.1、GB/T42983.2、GB/T42983.3的要求,开展在线监测、定期测试和健康评估；
若到达预测时机，调用预测方法进行寿命预测，预测方法包括基于模型的方法、数据驱动的方法和混合方法；
对于预测结果评价不满足的情况，则进行结果修正或预测方法优化：对于预测结果评价满足且剩余使用寿命不足的情况，则制定预测性维护计划，开展维护活动；对于未达到预测时机，或预测的剩余使用寿命足够的情况，则持续进行在线监测或定期测试。否
5预测性维护对象的确定
预测性维护
对象确定
持续在线监测
和定期测试
达到预薄时机？
寿命预测
通过预测
结果评估？
剩余使用
寿命足够？
维护计划制定和维护实循管理
-调用
数据积累
预测方法
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结果修正及方法优化
图1工业机器人预测性维护流程
工业机器人预测性维护对象应基于如下因素确定：故障发生是否有安全隐患；
故障发生是否导致系统功能丧失；一故障发生是否引起明显经济损失；一监测或测试的成本能否接受；一预测效果能否满足运行维护要求，6预测方法
6.1基于模型的方法
基于模型的方法包括建立寿命模型、获得“负载率-寿命”曲线、计算剩余寿命三个步骤。宜建立工业机器人及其零部件的寿命模型，包括经验模型或仿真模型。a）
一对于减速器和伺服电机等部件，建立经验模型；针对减速器，在输出转速nm和负载转矩T下，按照附录A的规定，建立减速器寿命经验模型；针对伺服电机，当伺服电机直驱减速器或通过齿轮传动时，其寿命模型可参考上述减速器的经验模型；当伺服电机连接带传动时，按照附录A的规定，建立伺服电机的寿命经验模型；基于经验模型的伺服电机寿命预测见附录B。一对于没有经验模型的部件，可采用仿真模型，基于仿真模型的预测方法见附录C。3
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b）宜通过经验模型或仿真模型，获得不同负载率下的负载寿命，拟合负载率和负载寿命，获得“负载/负载率-寿命”曲线，见附录D。其中，减速器等机械部件的负载率可通过公式(1)计算：L,=nmPmc
×100%
x100%:
式中：
L一第k种工况对应的负载率；
nm一输出端平均转速，单位为转每分（r/min）；n。一输出端额定转速单位为转每分（r/min）；Pm一平均当量动载荷，单位为牛（N）;C一基本额定动载荷，单位为牛（N）；Tm一输出端平均负载转矩，单位为牛米（N·m）。T。一输出端额定转矩,单位为牛米（N·m）；e一寿命指数
宜通过累积损伤理论，计算剩余使用寿命：naT.e
一监测统计部件在不同负载率下的累积工作时间，t时刻的损耗度可通过公式(2)计算：F, =
式中：
Ftt时刻的损耗度；
Ktt时刻之前的所有负载率等级数；×100%
Dk一在负载率Lk下的累积工作时间，单位为小时（h）;Tk一负载率Lk对应的负载寿命，单位为小时(h）。一t时刻，在负载率Lk下的剩余使用寿命SRtk可通过公式(3）计算：SRt.k =（1-Ft) × Tk
6.2数据驱动的方法
.（2）
（3）
采用数据驱动方法进行寿命预测，宜采用图2所示的二级阅值机制。一级阅值为退化阅值，即监测到退化进行预警；二级阅值为故障阈值，即需要停机维护。退化全
监测和跟踪
在线监测或定期测试
寿合预测
到余寿命
寿命期渠
图2数据驱动的寿命预测方法示意图4
数据驱动的方法包括设定阈值、选择预测时机和采用合适的预测方法。a）阈值包括故障阈值和退化阈值，设定阈值宜综合考虑如下因素：一定位精度、部件温升、减速器背隙等关键参数的设计阈值；一参数与故障类别、故障程度的相关性；一工业机器人不同场景和工况；一现场干扰。
b）关于预测时机，当达到退化阈值时，系统宜进行预警，并触发寿命预测。数据驱动的方法包括基于机器学习的方法和统计数据驱动的方法：c
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一当同类设备的失效样本数据较为充足时，宜采用基于机器学习的方法，如人工神经网络、支持向量回归等；
一当同类设备的失效样本数据量较少时，宜采用统计数据驱动的方法，如维纳过程退化模型、随机系数模型等。
6.3混合方法
综合采用基于模型的方法和数据驱动的方法进行寿命预测。7寿命预测
7.1预测方法选择
预测方法宜选择基于模型的方法、数据驱动的方法和混合方法中的任何一种或多种：一针对以轴、轴承、齿轮为薄弱环节的减速器、伺服电机、带传动、齿轮传动等机械部件，选择基于模型的方法，所需参数为按照GB/T42983.1中的规定获取的伺服电机转速和转矩；一针对以电容、电池和IGBT等电子器件为薄弱环节的控制器和伺服驱动器，采用基于模型的方法，所需参数为按照GB/T42983.1中的规定获取的伺服驱动器直流母线电压、直流母线电流、功率模块温度和控制器板卡温度等；一针对工业机器人本体，采用数据驱动的方法，所需参数为按照GB/T12642中的规定获取的工业机器人性能参数、按照GB/T42983.3中的规定获取的机器人整机和部件的健康分数一针对工业机器人关节，采用数据驱动的方法，所需参数为按照GB/T42983.1中的规定获取的各关节控制偏差和按照GB/T42983.2中的规定获取的观测器残差；一针对附加传感器监测的部件，采用数据驱动的方法，包括按照GB/T42983.2中的规定获取的关键故障特征，如振动的均方根值、声发射的能量和有效值、伺服电机绕组的三相不平衡度等。7.2预测结果评价
寿命预测的结果分为概率分布和点估计两种形式。一如果预测结果是寿命的概率分布，宜可直接根据概率分布计算得到其置信区间（如95%），若置信区间过大，说明工业机器人退化的随机波动性大，退化趋势暂不明显，此时预测结果还无法指导维护，待退化趋势逐渐明显，预测结果置信区间将逐渐收敛到可接受范围；若临近故障的预测结果仍未收敛到可接受范围，应修正预测方法。一如果预测结果是寿命的点估计，宜采用蒙特卡洛模拟等方法获得一组寿命预测样本，再对这些样本进行统计得到其近似概率分布，再按照概率分布的形式进行结果评价。5
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：维护计划和管理
结合预测结果和工业机器人作业要求、备品备件情况、维护成本等，制定预测性维护计划，明确维护时机和资源。
由实施人员开展维护活动，记录维护过程；维护完成后，由评估人员进行维护效果确认和测试标定，记录维护后的测试结果
宜搭建工业机器人预测性维护支持系统，为寿命预测提供在线监测、预测方法等数据和工具支撑，并记录预测和维护过程的相关信息，系统的网络安全防护能力应符合GB/T22239的规定6
A.1减速器
附录A
(规范性）
减速器和伺服电机等的经验模型GB/T42983.4—2023
工业机器人用减速器，包括谐波齿轮减速器、行星摆线减速器和摆线针轮减速器等，寿命薄弱环节为齿和轴承等易损件。按照GB/T37718—2019中6.8和GB/T35089—2018中9.3的规定，减速器在输出转速nm和负载转矩Tm下的寿命模型通过公式(A.1)建立。tonoT,
式中：
Tm一减速器在输出转速nm和负载转矩Tm下的经验寿命，单位为小时(h）；T。一额定转矩下的设计寿命,单位为小时(h）；n。一输出端额定转速，单位为转每分（r/min）；T。一输出端额定转矩,单位为牛米（N·m）;....(A.1)
e一寿命指数，对摆线类减速器偏心滚子轴承，e=10/3;对谐波减速器柔性轴承，e=3；nm一输出端平均转速，单位为转每分（r/min）；Tm一输出端平均负载转矩，单位为牛米（N·m）。A.2伺服电机
伺服电机直驱减速器或通过齿轮传动时，宜采用公式（A.1）的寿命评估模型，其中，对于使用滚子轴承的电机e=10/3对于使用球轴承的电机e=3。斤 24607-2009 中 6.4
伺服电机通过带传动时，其寿命薄弱环节为轴承和转子等易损件，按照GB/T和GB/T6391一2010中5.3.1规定的寿命评估算法，伺服电机的经验寿命可通过公式(A.2)计算。Tm = 500
式中：
Tm一电机经验寿命,单位为小时(h）;C一基本额定动载荷,单位为牛(N）;Pm一平均当量动载荷，单位为牛（N）；（100）
fn一速度因数,fn=（n）
fm一力矩载荷因数；
fa—冲击载荷因数；
ft—温度因数。
.......(A.. 2)
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