專利名稱：：工業(yè)機器人的動態(tài)維護計劃的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及對某機械的某部件和對該機械整體建立維護日程表的方法，尤其是關(guān)于工業(yè)機器人。
背景技術(shù)：
：目前，根據(jù)負責(zé)機械服務(wù)的服務(wù)部門與使用機械的客戶之間服務(wù)協(xié)議的實際情況，不時地進行機械的預(yù)防性維護。在服務(wù)協(xié)議中可以商定一年內(nèi)檢查的次數(shù)。在檢查期間，一個或幾個現(xiàn)場服務(wù)工程師到訪客戶。這些現(xiàn)場服務(wù)工程師進行預(yù)防性維護活動，比如潤滑、清潔、更換填料、換油等。正常情況下，客戶要求了解隱患的跡象，以便允許現(xiàn)場服務(wù)工程師更換部件。在許多情況下，以反應(yīng)的方式進行機械的服務(wù)，比如工業(yè)機器人的服務(wù)，這意味著只要不出故障，機器人就一直運行。在本說明書中，所指的機械例示為具體地指出的所維護的工業(yè)機器人。工業(yè)機器人用于多種多樣的應(yīng)用和環(huán)境，根據(jù)負載和移動參數(shù)，各種機器人的使用情況變化范圍極大。所以，對種群中全體機器人使用靜態(tài)維護日程表將導(dǎo)致許多機器人的部件更換得太早，而其他機器人的部件更換得太遲，結(jié)果造成不希望且高成本的停產(chǎn)。工業(yè)機器人銷售給客戶時與產(chǎn)品手冊一起交付。在產(chǎn)品手冊中有關(guān)于所要求的維護活動和更換的建議。暴露部件的建議更換時間不是根據(jù)工業(yè)機器人使用情況，從而工業(yè)機器人的過載部件可能在建議的更換時間之前就損壞了。為了實現(xiàn)越來越多的功能，開發(fā)了工業(yè)機器人之類的機械和有關(guān)的技術(shù)系統(tǒng)，這些技術(shù)系統(tǒng)的復(fù)雜度日益提高。市場上更強的竟?fàn)幒透叩囊笠呀?jīng)迫使若干公司使用更高效的生產(chǎn)方式生產(chǎn)高質(zhì)量的產(chǎn)品。為了獲得所述更高效的生產(chǎn)方式，若干公司要求這些技術(shù)系統(tǒng)提高可靠性。所以機械維護已經(jīng)引起更多的注意并且變?yōu)榉浅Ｖ匾木範(fàn)幬淦?。工業(yè)公司要求產(chǎn)品的操作利用率高、可靠性高。某種機械比如工業(yè)機器人的用戶不是買進質(zhì)量更高的技術(shù)系統(tǒng)，而是留出越來越多的資源以維護機械。這些工業(yè)公司確實接受生產(chǎn)停頓，但是他們希望事先得知這些停頓將在何時發(fā)生。US5587635中公開了采用預(yù)防性維護來避免工業(yè)機器人不必要停工的方法實例。所述預(yù)防性維護依賴于利用直接探測機器人的某些特定性質(zhì)而監(jiān)視特定部件，從而可以對該部件或驅(qū)動系統(tǒng)估算剩余的壽命。另一份描述現(xiàn)有技術(shù)的文獻是EP1162524A。在這份文獻中，例如機器人的一個單元的磨損受到監(jiān)控和測量。該單元的壽命與磨損程度直接相關(guān)聯(lián)。達到所述程度時就維修或更換該單元。對壽命有影響的因素之間沒有聯(lián)系，速度和力除外，即純粹的機械磨損。又一份文獻Jardine等人，"aReviewonmachinerydiagnosticsandprognosticsimplementingcondition-basedmaintenance",Mechanicalsystemsandsignalprocessing,London,GB，vol.20，no.7，October2006,pages1483-1510，XP005507568,ISSN:0888-3270針對基于條件的維護。這份文獻中的思路是根據(jù)從特定單元采集的數(shù)據(jù)，比如機械的某部件。所述數(shù)據(jù)在計算機中處理。該單元的條件受到監(jiān)控，當(dāng)該單元的狀態(tài)以某種方式惡化時，監(jiān)控裝置報警，該單元不正常。這份文獻沒有論述關(guān)于例如外部因素影響的關(guān)聯(lián)性。關(guān)于才幾械單元維護的再一份文獻是XiangLi，JunhongZhou,HaoZeng，"Aintelligentpredictiveengineformillingmachineprognosticmonitoring",IEEE,Internationalconferenceonindustrialinformatics,August2006，XP002442651,整篇文獻。在這份文獻中，影響因子受到監(jiān)視，其中表示影響因子表示測量值的信號受到監(jiān)視。對所述監(jiān)視信號進行多重回歸，并估算所監(jiān)視單元的壽命。文獻WO2005/109133A介紹了一種發(fā)明，其中計算機監(jiān)控并確定機械的所監(jiān)視單元的維護時間點。以上引用的文獻介紹的監(jiān)視僅僅使用了從測量被監(jiān)控單元狀態(tài)的傳感器釆集的信號，這些信號與該單元壽命的機械影響有關(guān)，但是沒有考慮環(huán)境因素的影響，而環(huán)境因素能夠影響特定單元或整臺機械與其特定使用情況有關(guān)的壽命。這些因素可以是如溫度、濕度、空間中的移動范圍、線速度、轉(zhuǎn)速、加速度。另外，所述文獻也沒有考慮基于對該機械的所述特定單元的種群壽命所采集的統(tǒng)計數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，也沒有考慮對該特定部件進行預(yù)防性更換的時間。
發(fā)明內(nèi)容在本發(fā)明中，利用從已安裝數(shù)量的機械尤其是本文專門討論的工業(yè)機器人獲得的故障知識，進行預(yù)防性維護。在所述方面，也考慮了使用情況和環(huán)境因素，以便對機械的特定部件比如工業(yè)機器人個體的部件自動產(chǎn)生動態(tài)定制的維護日程表。典型情況下，根據(jù)統(tǒng)計和/或經(jīng)驗信息評估已安裝數(shù)量的工業(yè)機器人的所述部件。機械的每個部件比如機器人部件也經(jīng)歷評估，其中所述使用情況和環(huán)境條件受到評估。從所述評估得出的結(jié)果與所述故障知識一起用于對所述機器人的所述特定部件自動產(chǎn)生所述動態(tài)定制的維護日程表。然后根據(jù)機械的一組特定部件可以對機械創(chuàng)建動態(tài)維護日程表。根據(jù)本發(fā)明，對機械的特定部件的維護日程表應(yīng)當(dāng)是動態(tài)的，而且基于機械的使用情況，其中所述使用情況和環(huán)境條件影響所述部件，導(dǎo)致位置和工作條件不同的各個相同機械的相同部件的不同更換時間以動態(tài)方式發(fā)生。為了能夠獲得所述維護日程表，必須識別和評估影響因子，必須闡明它們對壽命的影響。根據(jù)本發(fā)明的第一方面，公開了對機械的特定部件建立動態(tài)維護調(diào)度工具的方法。術(shù)語動態(tài)在本文中應(yīng)當(dāng)意味著關(guān)于以下進一步討論的部件故障和更換時間，根據(jù)新信息的釆集而更新所述日程表。根據(jù)本發(fā)明的第二方面，公開了對特定機械的特定部件建立動態(tài)維護日程表的方法，其中與所述使用情況有關(guān)的若干參數(shù)包括表示所述特定部件壽命影響因子的相關(guān)參數(shù)，對于機械的特定部件，用作所述動態(tài)維護調(diào)度工具的輸入數(shù)據(jù)，而對于所述特定機械的所述特定部件，動態(tài)維護日程表實現(xiàn)為從所述工具的輸出數(shù)據(jù)。根據(jù)本發(fā)明的第三方面，提供了對特定機械個體建立動態(tài)維護曰程表的方法。在所述第三方面，對于機械個體的全部相關(guān)部件所述動態(tài)維護日程表編制在機械個體的完整動態(tài)維護日程表中。根據(jù)本發(fā)明的第四方面，提供了對機械種群建立動態(tài)維護日程表的方法。在所述第四方面，對于機械種群的全部相關(guān)部件所述動態(tài)維護日程表編制在機械種群的完整動態(tài)維護日程表中。在本說明書從始至終，工業(yè)機器人用于表示在本發(fā)明所述方面中所指的機械。因此，在以上各方面中術(shù)語機械應(yīng)當(dāng)隨時可以更換為工業(yè)機器人。本發(fā)明對機械的所述部件建立維護調(diào)度工具的方法基于以下方案-選擇所述機械的關(guān)鍵部件，-識別影響因子，-對所述選定的部件估計更換時間，并且-根據(jù)所述影響因子的所述識別以及所述更換時間的所述估計，對所述機械的所述部件創(chuàng)建維護調(diào)度工具。本文中指明了為建立所述動態(tài)維護日程表而選擇關(guān)鍵部件的至少三種方式。這三種方式為-基于經(jīng)驗和知識的分析，-基于備件銷售的分析，-所謂的威布爾分析。所指明的方式可以逐個使用，也可以以任何組合使用。下面將進一步討論不同的方式。識別并選定了關(guān)鍵部件后，創(chuàng)建所述調(diào)度工具至少有兩種方式。況和成本而變?yōu)閯討B(tài)的。在應(yīng)當(dāng)對所述選定的關(guān)鍵部件進行影響因子識別和更換時間估計時，至少兩種方式可應(yīng)用。下面討論的第一種方式是使用多重線性回歸和成本最優(yōu)化的維護。第二種方式根據(jù)來自用戶的信息估計更換時間，這些用戶具有能夠?qū)е卢F(xiàn)場故障報告和/或基于機械設(shè)計分析的結(jié)果的工業(yè)機器人經(jīng)驗和知識。在本說明書中，公開了處理動態(tài)維護調(diào)度工具的兩種不同的版本，本文稱為完全過程和簡化過程。在所述完全過程版本中，方案進一步包括質(zhì)量控制。所述質(zhì)量控制可以根據(jù)兩種不同檢查結(jié)果。第一種檢查結(jié)果根據(jù)具有現(xiàn)場經(jīng)驗和知識的本領(lǐng)域技術(shù)人員的發(fā)現(xiàn)，基于壽命和更換時間。第二種檢查結(jié)果基于故障的完整信息，關(guān)于所述特定部件，由責(zé)任經(jīng)理或現(xiàn)場服務(wù)工程師驗證并核實。當(dāng)然，為了實現(xiàn)所述維護調(diào)度工具而建立過程時，也可應(yīng)用檢查結(jié)果的其他組合。采用影響因子和使用情況的動態(tài)維護調(diào)度工具創(chuàng)建所述調(diào)度工具動態(tài)部分的第一種方式是使用影響因子和使用情況。為此目的，必須識別所述影響因子。如果沒有故障信息可用，就無法進行多重線性回歸分析。替代方法是基于識別并且根據(jù)本領(lǐng)域技術(shù)人員經(jīng)驗和知識校準(zhǔn)影響因子。為了識別并校準(zhǔn)部件壽命的不同影響因子，進行多重線性回歸分析。每個因子的影響都以m值表示，因此它用作所述影響因子的影響度量。然后這些m值用于估計對相關(guān)值的影響。所述相關(guān)值通常是特定部件的壽命。所述m值可以替換為從例如具有所述特定機器人工具經(jīng)驗和知識的本領(lǐng)域技術(shù)人員專題討論會生成的值。在所述專題討論會期間他們可以識別對不同部件的壽命有影響的因子，然后以每種因子的影響的度量校準(zhǔn)所述因子。這些值將替代所述多重線性回歸分析產(chǎn)生的m值(所述影響因子的度量)。估計了所述更換時間間隔并識別和校準(zhǔn)了所述影響因子后，可以創(chuàng)建所述動態(tài)維護調(diào)度工具。多重線性回歸是基于所述影響因子與所述部件的壽命之間的線性關(guān)系。所述更換時間間隔是基于本領(lǐng)域技術(shù)人員的經(jīng)驗，并且可以是從例如強烈使用到輕微使用的間隔。然后所述影響因子的校準(zhǔn)可以以每個因子的最大和最小設(shè)置值補充。對于每項設(shè)置，都可以計算所述最大設(shè)置的百分比，然后每個部件的總磨損因子可以計算為所述最大可能設(shè)置的百分比。強烈使用的部件的更換時間可以表示更換的最短時間，并且與輕微使用部件的更換時間一起，可以估計更換數(shù)據(jù)間隔。然后將根據(jù)所述影響因子與所述更換時間之間的線性關(guān)系估計特定部件的更換時間。如果所述設(shè)置值是工業(yè)機器人的最大值，在經(jīng)過本領(lǐng)域有經(jīng)驗技術(shù)人員對強烈使用部件估計的時間后將更換部件。有了更換的時間和所述影響因子的校準(zhǔn)后，就可以創(chuàng)建所述動態(tài)維護調(diào)度工具。本領(lǐng)域技術(shù)人員所說的更換時間間隔可以與來自所述專題討論會的影響因子分析相結(jié)合。對于以最大設(shè)置值使用的工業(yè)機器人，所述日程表中將顯示出不同部件的最短更換時間。所述更換時間可以定義為與所述設(shè)置值的線性關(guān)系。采用成本和使用情況的動態(tài)調(diào)度工具創(chuàng)建所述動態(tài)維護調(diào)度工具的第二種方式是使用所述多重線性回歸和成本最優(yōu)化的維護分析的結(jié)果。選定了所述關(guān)鍵部件并闡明了所述關(guān)鍵部件的更換時間后，就需要創(chuàng)建動態(tài)維護調(diào)度的工具。所述關(guān)鍵部件和所述更換時間應(yīng)當(dāng)顯示在日程表中。所進行的多重線性回歸將定義所述影響因子并且也產(chǎn)生了能夠用于闡述功能概率的分布。創(chuàng)建所述工具能夠使得有可能對特定機器人僅僅填入所述設(shè)置值，以便對所述特定機器人建立動態(tài)維護日程表。填入了所述設(shè)置值后，所述工具將產(chǎn)生具有更換時間的日程表，這些更換時間基于所述機器人的使用情況。日程表更新更新所述動態(tài)調(diào)度工具可以使用三種方式。以第一種方式，通過補充故障信息而進行更新。以第二種方式，通過使用故障信息而進行連續(xù)更新。第三種方式使用自動更新系統(tǒng)。前兩種方式可以用作過程中的最后步驟。如果創(chuàng)建所迷動態(tài)維護調(diào)度工具時沒有故障信息，它必須連續(xù)更新以便保持最新。如果有了故障信息和故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)，必須進行所述過程，使所述過程具有完全的故障信息，以便創(chuàng)建同時基于統(tǒng)計方法的日程表。以故障信息連續(xù)更新基于統(tǒng)計方法的動態(tài)維護調(diào)度工具需要頻繁更新，以便使它們保持最新。若干改變可以是例如對所述工業(yè)機器人的設(shè)計改變，也可以是可能影響成本最優(yōu)化維護分析的更換速率改變。維護調(diào)度工具自動更新系統(tǒng)以上列舉的兩種更新所述動態(tài)維護調(diào)度工具的方式都需要幾個工時。通過使用本報告中的不同方法，有可能釆用具有永久改進的系統(tǒng)。在自動更新的系統(tǒng)中，所述系統(tǒng)中包括的全部機器人都連接到該系統(tǒng)。發(fā)生故障后，現(xiàn)場服務(wù)工程師必須向所述系統(tǒng)報告完全的故障信息。向所述系統(tǒng)報告的全部故障都將存儲在數(shù)據(jù)庫中。通過頻繁的威布爾分析進行所述關(guān)鍵部件的選擇。選擇其故障率激發(fā)預(yù)防性更換的部件。然后可以進行多重線性回歸分析，以便對所選定的關(guān)鍵部件產(chǎn)生更新后的功能概率。然后，原始調(diào)度工具中的更換時間將更新為最近的更換時間，它們將基于所述成本最優(yōu)化維護分析的結(jié)果。所述成本最優(yōu)化維護分析基于來自所述連續(xù)進行的多重線性回歸分析的功能概率。那么所述日程表將永遠基于最近的更換。向所述數(shù)據(jù)庫報告的故障越多，所述維護日程表將越準(zhǔn)確、越可靠。圖l顯示的曲線展示了部件的故障分布；圖2顯示為講解多重線性回歸的目標(biāo)；圖3展示了在所接受的功能概率級別更換若干部件的方法；圖4展示了在故障率圖中曲線上升前更換若干部件的方法；圖5展示了更換部件的最佳時間；圖6展示了根據(jù)某實例，部件Y更換時間的所安排時間；圖7展示了完全過程更新；圖8展示了簡化過程更新中的步驟；圖9顯示的世界地圖表明了根據(jù)本發(fā)明采集并分析來自廣泛分布的工業(yè)機器人的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以便形成動態(tài)維護的調(diào)度工具，以及機器人個體可以使用所述工具實現(xiàn)所述機器人個體專用的定制維護日程表。具體實施方式以下將通過參考若干實施例，更詳細地講解本發(fā)明。雖然在以下論述中，機械部件維護時間的動態(tài)調(diào)度專用于僅僅某工業(yè)機器人的某部件，或者通過編制各個機器人的各個部件的維護時間而用于工業(yè)機器人整體，但是根據(jù)本發(fā)明這些方面的這些方法也可以用于機械的任意部件，只要條件和本發(fā)明的方法適用。選擇關(guān)鍵部件選擇關(guān)鍵部件的第一種方式使用工業(yè)機器人
技術(shù)領(lǐng)域：
技術(shù)人員的經(jīng)驗和知識，這些技術(shù)人員也具有機器人特定部件的知識，以便選擇將關(guān)于維護調(diào)度進行分析的關(guān)鍵部件。這些技術(shù)人員知曉工業(yè)機器人上通常損壞的部件，也知曉為了提高所述機器人的功能概率而能夠更換的部件。所述經(jīng)驗和知識可以釆集為相應(yīng)部件的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。選擇關(guān)鍵部件的第二種方式使用備用部件銷售列表的研究。備用部件銷售列表可以用作特定機器人工具關(guān)鍵部件的指示器。通過從列表中刪除明顯不具有激發(fā)預(yù)防性更換的故障率的若干部件，將降低列表中的部件數(shù)目。從列表中可以去除這樣的部件，如填料、密封、粘結(jié)劑、墊圏和電工組件等。從列表中去除了這些部件后，剩余數(shù)目的部件可以用作選擇的關(guān)鍵部件。備用部件銷售列表必須包含對特定機器人工具的全部售出的備用部件。使用基于備用部件銷售列表的信息需要售出備用部件的數(shù)據(jù)(考慮到保修情況)、特定機器人工具的知識和不同部件故障類型的知識。選擇關(guān)鍵部件的第三種方式使用"故障數(shù)據(jù)的威布爾分析，，。通過研究工業(yè)機器人的每個關(guān)鍵部件的故障率和故障分布，有可能評估所述部件是否具有激發(fā)預(yù)防性更換的故障率。所述調(diào)度工具中的部件必須具有隨著時間而升高的故障率。威布爾分析不僅需要類似部件的種群，而且需要故障發(fā)生前所述種群中部件運行時間的有關(guān)信息。這第三種方式將產(chǎn)生每種部件的故障分布和功能概率。形狀參數(shù)P用于表示類似部件種群的壽命分布。所述形狀參數(shù)的數(shù)值給出了故障方差的信息。磨損故障的(3值大于1。這意味著故障率隨著時間而升高。如果出現(xiàn)了大于l的p值，故障率激發(fā)預(yù)防性更換。p值大于l的部件具有的功能概率將通過預(yù)防性更換而提高。這樣的故障分布的實例展示在圖1中。橫軸表示時間單位。使用威布爾分析的結(jié)果選擇關(guān)鍵部件是最可靠的方式，因為它基于所發(fā)生故障的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。因此，為了進行威布爾分析，需要類似部件種群的故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)。優(yōu)選情況下，在根據(jù)威布爾函數(shù)進行計算的軟件上進行所述分析。更換時間的估計對所選定的關(guān)鍵部件估計更換時間的第一種方式為使用多重線性回歸和成本最優(yōu)化的維護。多重線性回歸用于闡述每個部件的功能概率，成本最優(yōu)化的維護用于估計更換每個部件的最佳時間。本方法需要每個部件的故障時間和故障信息，也需要預(yù)防性和糾正性更換的成本。通過使用多重線性回歸分析得出的分布而闡述功能概率。然后功能概率可以用于以成本最優(yōu)化的維護方法估計更換的最佳時間。多重線性回歸是能夠用于發(fā)現(xiàn)幾種因子與相關(guān)值之間關(guān)系的工具。所以，多重線性回歸可以用于發(fā)現(xiàn)對壽命有影響的因子與技術(shù)系統(tǒng)的壽命之間的關(guān)系。為了講解多重線性回歸，展示了實用的實例。本實例的目的僅僅是講解多重線性回歸的可能性，所以僅僅使用了虛構(gòu)的數(shù)值。多重線性回歸的實例技術(shù)系統(tǒng)中類似部件的壽命不盡相同。技術(shù)系統(tǒng)永遠用于一種特定操作，但是具有影響的因子卻可能不同。對壽命有影響并且可以改變的因子如下計劃速度、工具重量和加速度。無法改變溫度，但是它仍然被視為有貢獻的因子。十個類似的故障部件的故障信息記錄在利用與影響因子&至X4有關(guān)的數(shù)字展示的以下實例(表l)中。<table>tableseeoriginaldocumentpage15</column></row><table>表l:多重線性回歸實例中所用故障信息綜述。也顯示了每個故障部件的故障信息和影響因子。圖2中指出了實例中十個不同部件的壽命。為了闡述公用直線的方程，多重線性回歸使最小平方最小化。Y=m*x+bY值是相關(guān)值，而且在本實例中Y值是壽命。x值是影響因子的值，系數(shù)m是所述因子對所述相關(guān)值的影響。Y=m^Xi十m2*x2+m3*x3+m4*x4+b采用進行線性回歸的軟件，不同壽命和設(shè)置的結(jié)果可以呈現(xiàn)在表格中，如表2所示。<table>tableseeoriginaldocumentpage16</column></row><table>表2:在這個實例中利用微軟Excel軟件解釋多重線性回歸函數(shù)。mn=x值的系數(shù)B=常數(shù)san=所述因子的標(biāo)準(zhǔn)差sab=所述常數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差R=分析的可靠性say=所述相關(guān)值的標(biāo)準(zhǔn)差F-F觀測值。用于評估所述分析的可靠性df=自由度。在對比F觀測值和F關(guān)鍵值時使用所述十個壽命值和設(shè)置信息得到分析，所述實例的結(jié)果給出以下結(jié)果。<table>tableseeoriginaldocumentpage16</column></row><table>表3:微軟Excel中進行多重線性回歸的結(jié)果表。之后每個值可用于進一步分析為了估計結(jié)果的可靠性，有三種方法可用。第一種方法是看結(jié)果表中的R值。本實例的R值是0.995，意味著分析的可靠性是99.5%?？刂平Y(jié)果可靠性的第二種方法是使用F觀測值并將它與F關(guān)鍵值對比，在特殊的表中可以發(fā)現(xiàn)它。控制可靠性的第三種方法是檢查每種影響因子的可靠性。通過使用t觀測值和t關(guān)鍵值可以做到這一點。每個因子的t觀測值都可以由下式計算。/觀測值=在專用表中可以找到t觀測值。每個因子的t觀測值都可以與t關(guān)鍵值對比。在表4中，每種影響因子(Xi至x4)的t觀測值與t關(guān)鍵值對比。<table>tableseeoriginaldocumentpage17</column></row><table>表4:多重線性回歸實例中不同影響因子的綜述。方差用于判斷所述因子是否對壽命有影響。如果t觀測值與t關(guān)鍵值的偏差為正，則所述因子影響所述相關(guān)值。計劃速度是影響壽命最大的因子?？刂屏私Y(jié)果的可靠性之后，這些因子可以用于預(yù)測類似部件的壽命。為了展示預(yù)測，使用實例中的某類似部件。該部件被稱為部件P，其設(shè)置顯示在表5中。<table>tableseeoriginaldocumentpage17</column></row><table>表5:多重線性回歸實例中所用部件的設(shè)置綜述。然后這些設(shè)置值可以用于預(yù)測該部件的壽命。為了預(yù)測壽命，在公式中使用表5的設(shè)置值和表4的m值部件P壽命=36*國4.734+3*6.427+17*畫6.433+22*2.938+713.306=517438h預(yù)測壽命是517438h。為了得到更準(zhǔn)確、更可靠的預(yù)測壽命，多重線性回歸分析應(yīng)當(dāng)基于大量的故障部件。另一種方法是通過從m值減去標(biāo)準(zhǔn)差而減小m值。那么預(yù)測壽命將縮短但是該部件達到預(yù)測壽命的可能性將增加。使用多重線性回歸闡述功能概率多重線性回歸也可以用于闡述特定部件的功能概率。通過使用公用直線方程中的設(shè)置值，所述分析得出的m值可以用于計算其他類似部件的壽命(相關(guān)值)。在創(chuàng)建所述分布之前，必須分析m值對相關(guān)值的影響。不影響相關(guān)值的m值不應(yīng)當(dāng)用于闡述所述功能概率。不同的m值是正態(tài)分布并具有標(biāo)準(zhǔn)差。這些影響因子是獨立的，可以闡述每個因子的分布和標(biāo)準(zhǔn)差。第一個因子"m,x,包含m值和設(shè)置值。假設(shè)"m"的分布服從那么第一個因子的期望值為,a)=a*示,第一個因子的標(biāo)準(zhǔn)差為z)(附！，X,)=h|*O",以相同的過程闡述其他因子的分布、期望值和標(biāo)準(zhǔn)差并呈現(xiàn)在以下文本框中。附，D(m2,x2)=附，2'"2(7附3~>7^(示3,0"3)D(m3,x3)=3'"3，4，cr4)￡(m4,x4)=x4"04，x4)=氺常數(shù)"b"的分布、期望值和標(biāo)準(zhǔn)差呈現(xiàn)在以下文本框中卿=F，)=^由下式可以闡述相關(guān)值"Y"的期望值7—7V(￡(7),D(7))然后，相關(guān)值"Y，，的分布可以用于闡述該特定部件的功能概率。該分布依賴于該特定部件的設(shè)置值。然后，該部件的功能概率可以用于以成本最優(yōu)化的維護方法估計更換該部件的最佳時間。使用多重線性回歸闡述功能概率的主要優(yōu)點在于，不需要不同使用情況的分類，比如強烈、正常和輕微。更換時間基于該特定部件的特定使用情況。何時應(yīng)當(dāng)更換部件？有幾種不同的方法用于估計應(yīng)當(dāng)更換部件的時間。以下文本中呈現(xiàn)了某些方法。所接受的功能概率這種方法基于闡述所接受的功能概率，在功能概率已經(jīng)降低到所接受的水平時將更換該部件。以80%的所接受功能概率水平，在80小時后應(yīng)當(dāng)更換對比實例中的部件B。這展示在圖3中作為在所接受功能概率水平更換部件方法的展示。在功能概率已經(jīng)降低到所接受水平時更換該部件。在上升時間前更換根據(jù)部件更換時間的另一種方法是分析故障分布。對于故障類型是磨損故障的部件，有可能恰好在故障率升高(功能概率降低)前更換該部件。這展示在圖4中作為故障率圖中曲線轉(zhuǎn)向上升前更換部件的方法。僅僅對于磨損故障推薦這種方法。在故障率曲線上升前更換部件并非總是這么容易，因為曲線中可能沒有明顯的上升。這種方法非常類似所接受功能概率水平并且需要故障信息。成本最優(yōu)化的維護估計部件更換時間的第三種方法是使用成本最優(yōu)化的維護。這種方法基于估計更換部件的最佳時間。本方法僅僅能夠用于故障率隨著時間上升的部件，并且糾正性更換的成本必須顯著高于預(yù)防性更換的成本。僅僅在預(yù)防性更換的成本低于糾正性更換的成本時，才激發(fā)預(yù)防性更換。這種方法的目的是估計部件更換的最佳時間或者進行預(yù)防性維護活動的時間。更換的最佳時間可以由圖5展示。圖5展示了更換特定部件的最佳時間。所述最佳時間基于預(yù)防性更換的成本與糾正性更換的成本之間的最佳平衡。如果預(yù)防性更換進行得太頻繁，成本將提高，但是功能概率也將保持高位。如果預(yù)防性更換進行得太稀少，糾正性更換的成本將更高，因為故障概率將提高，將最可能發(fā)生更多的故障。本方法需要該部件的功能概率函數(shù)以及預(yù)防性和糾正性更換的成本。預(yù)防性和糾正性更換的成本不必以任何特定貨幣表示，因為僅僅需要它們之間的關(guān)系。所述關(guān)系可以表示為例如時間。得知了這三個參數(shù)后，通過首先計算每單位時間的成本可以估計更換該部件的最佳時間。更換的最佳時間基于以下假設(shè)在發(fā)生故障時將發(fā)生糾正性行為，如果不發(fā)生故障，將發(fā)生預(yù)防性行為。為了估計更換的最佳時間，必須計算每單位時間的成本。以下式計算每單位時間的成本。=每周期的總預(yù)期更換成本^預(yù)期的周期長度^c尸/(,)+cy[i-卿CPUT(t)=每單位時間的成本R(t)-功能概率C產(chǎn)預(yù)防性(計劃的)更換的成本Cf糾正性(未計劃的)更換的成本每單位時間的成本用于估計在不同的間隔更換部件的成本。通過求解滿足以下方程的"t"值，可以估計更換的最佳時間。3minC尸LT(O=—=0在最佳更換時間更換該部件的成本將最小。所述最佳時間是CPUT最小之時。估計更換時間的經(jīng)驗和知識對于所選定關(guān)鍵部件估計更換時間的第二種方式為讓具有工業(yè)機器人(或所分析的特定類型機械)經(jīng)驗和知識的人員闡述更換時間。對工業(yè)機器人進行服務(wù)和維護工作的本領(lǐng)域技術(shù)人員具有經(jīng)驗和知識，能夠闡述所選定關(guān)鍵部件的更換時間和壽命。這些人員知道這些部件何時損壞，也知道為了防止故障這些部件何時必須更換。通過與時間，這第二種方式可以作為統(tǒng)計方法的替代。所述活動的目的是確定威布爾分析中估計的近似故障分布。來自本領(lǐng)域有經(jīng)驗技術(shù)人員的信息可以用于獲得強烈、正常和輕微使用所述部件時的近似壽命。然后，這些壽命將表示強烈、正常和輕微使用部件的故障分布。如果沒有任何故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)，近似故障分布的形狀非常復(fù)雜，所以需要某種假設(shè)。特定機器人中特定部件的使用情況和故障分布可以假設(shè)以幾種方式分布。因為如果沒有故障信息可用，就不可能知道這些故障是威布爾分布、正態(tài)分布還是其他形狀的分布，對使用情況和故障都假設(shè)正態(tài)分布，因為大多數(shù)讀者可能熟悉的分布。在本說明書中，公開了處理動態(tài)維護調(diào)度工具的兩種不同版本，完全過程和簡化過程。在完全過程版本中，具有對所預(yù)測更換時間進行質(zhì)量控制的進一步步驟。為了控制更換時間的質(zhì)量有兩種檢查方法。這兩種方法都基于讓具有工業(yè)機器人經(jīng)驗和知識的人員評估和驗證所述更換時間。對強烈、正常和輕微日程表的質(zhì)量控制檢查基于本領(lǐng)域技術(shù)人員經(jīng)驗和知識的有關(guān)壽命和更換時間的信息由其他人員采集并應(yīng)當(dāng)由其他人員控制。所述壽命和更換時間可以發(fā)送給責(zé)任經(jīng)理，以便使所述時間得到核實。如果責(zé)任經(jīng)理不核實所述壽命和所述更換時間，優(yōu)選情況下他們對所需的改進寫出意見。對不同使用情況情形日程表的質(zhì)量控制檢查即使為了估計更換部件的時間已經(jīng)使用了完全的故障信息，所述時間還是應(yīng)當(dāng)由責(zé)任經(jīng)理或現(xiàn)場服務(wù)工程師驗證并核實。他們對產(chǎn)品(機械、工業(yè)機器人)負責(zé)，也對關(guān)于機器人的更換負責(zé)。發(fā)送出關(guān)拒絕使用該綜述作為質(zhì)量控制。如果該綜述被接受并核實，此工作可以繼續(xù)，但是如果該綜述被拒絕，先前的工作必須重新進行直到該綜述被核實。以上在
發(fā)明內(nèi)容中通過使用影響因子和使用情況一般地介紹了動態(tài)調(diào)度工具的創(chuàng)建。實例部件Y用于機器人Y中。該機器人的計劃速度是1250mm/s。它使用外殼的60%,工具重量是IOkg。然后可以估計更換時間。來自專題討論會的影響因子的識別和校準(zhǔn)呈現(xiàn)在表中。近似更換時間間隔從強烈使用部件的20000h到輕微使用部件的40000h。<table>tableseeoriginaldocumentpage22</column></row><table>部件Y總磨損因子的估計磨損率=影響因子*最大設(shè)置的百分比磨損率PS=4*(1250/3000)=1.667磨損率EU=3*(60/200)=1.8磨損率TW=1*(10/16)=0,625和=8=4.092部件Y的總共達到的磨損因子為(4.092/8)*5=2.5575。本實例展示在圖6中。工業(yè)機器人動態(tài)維護調(diào)度工具的過程已經(jīng)開發(fā)了兩種過程，所謂的完全過程和所謂的簡化過程。所開發(fā)的完全過程用于通過使用完全的故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)還有本領(lǐng)域技術(shù)人員的經(jīng)驗和知識產(chǎn)生動態(tài)維護調(diào)度工具。所開發(fā)的簡化過程使得有可能不用故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)和故障信息而創(chuàng)建動態(tài)維護調(diào)度工具。完全過程完全過程基于備件銷售、故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)、故障信息和來自本領(lǐng)域中具有工業(yè)機器人維護和服務(wù)中經(jīng)驗和知識的技術(shù)人員的信息。完全過程包括四個主要步驟，還有更新的第五個步驟。為了使日程表保持最新，必須連續(xù)進行更新。完全過程展示在圖7中。完全過程中的第一個步驟是選擇將要表示在日程表中的關(guān)鍵部件。為了準(zhǔn)確、可靠地選擇關(guān)鍵部件，使用了選擇關(guān)鍵部件的全部三種方式。完全過程中的第二個步驟是估計關(guān)鍵部件的更換時間，通過多重線性回歸和成本最優(yōu)化維護分析而做到。選定了關(guān)鍵部件并闡述了更換時間后，日程表需要被核實，正如先前的討論。完全過程中的第四個步驟是創(chuàng)建動態(tài)維護調(diào)度工具。所創(chuàng)建的工具使得用戶能夠為其工業(yè)機器人填入設(shè)置值，從而使調(diào)度工具然后根據(jù)工業(yè)機器人個體的使用情況以及考慮到的更換的成本產(chǎn)生維護日程表。所述設(shè)置值包含與使用情況有關(guān)的參數(shù)，包括表示對所述特定部件的壽命有影響因子的相關(guān)參數(shù)，并且被用作所述機械的特定部件的所述動態(tài)維護調(diào)度工具的輸入數(shù)據(jù)，而獲得的所述特定機械的所述特定部件的動態(tài)維護日程表作為所述工具的輸出數(shù)據(jù)。完全過程中的第五個步驟應(yīng)當(dāng)是連續(xù)的，只要工業(yè)機器人工具在使用就一直進行。動態(tài)維護調(diào)度工具需要更新和調(diào)整，以便準(zhǔn)確、可靠。如果工業(yè)機器人中的部件受到更換，就必須進行多重線性回歸分析，以便對該部件闡述新的更換時間。在例如部件的更換速率改變時的成本最優(yōu)化的維護的故障記載和更新也是更新活動。所發(fā)生的全部故障都必須記載并用于新的多重線性回歸分析中。簡化過程所開發(fā)的簡化過程是針對沒有故障統(tǒng)計數(shù)據(jù)和故障信息的用戶。本過程基于經(jīng)驗、知識和備用部件銷售。有四個主要步驟，還有更新的第五個步驟。每個步驟中使用的活動展示在圖8中。簡化過程的第一個步驟是根據(jù)先前闡述的前兩種方式選擇關(guān)鍵部件。第一種方式基于本領(lǐng)域技術(shù)人員的經(jīng)驗和知識進行分析。第二種方式基于對特定機器人工具的備用部件銷售列表的研究。簡化過程的第二個步驟是估計所選定關(guān)鍵部件的更換時間。估計更換時間基于本領(lǐng)域技術(shù)人員對工業(yè)機器人的經(jīng)驗和知識，正如以上的討論。簡化過程的第三個步驟是使更換時間得到核實。任命了責(zé)任經(jīng)理的檢查組。準(zhǔn)備了有檢查活動簡短說明的檢查文檔，并且將其附加到強烈、正常和輕微使用部件的維護日程表。檢查組的任務(wù)是判斷更換時間是否正確。他們可以或者核實該日程表或者拒絕該日程表。簡化過程的第四個步驟是創(chuàng)建動態(tài)的維護調(diào)度工具。動態(tài)維護調(diào)度工具將基于影響因子和使用情況。本領(lǐng)域技術(shù)人員設(shè)立了專題討論會，他們對影響部件壽命的因子具有經(jīng)驗和知識。在專題討論會上對影響因子進行評估和校準(zhǔn)。利用對每種部件的影響因子和更換時間間隔的校準(zhǔn)，建立了所述的調(diào)度工具。所述調(diào)度工具使用戶能夠以與維護調(diào)度工具完全過程相同的方式，對他們的機器人個體填入設(shè)置值，從而將基于該機器人的使用情況對每個部件產(chǎn)生具有若干推薦更換的維護日程表。創(chuàng)建了動態(tài)維護調(diào)度工具后，在第五個步驟中，它需要連續(xù)性地更新。故障信息必須記載。有故障信息可用時，就能夠利用若干統(tǒng)計工具控制該更換時間和影響因子?？梢岳猛紶柡投嘀鼐€性回歸分析控制關(guān)鍵部件的選擇、更換時間和影響因子。如果記栽的故障信息是完全的，就應(yīng)當(dāng)執(zhí)行完全過程以便創(chuàng)建更可靠的維護日程表。完全過程和簡化過程必須手工地進行和更新。這兩種過程有可能利用自動更新調(diào)度工具或立刻創(chuàng)建新日程表的系統(tǒng)進行補充。然后可以使用該日程表直到向該系統(tǒng)報告了若干故障。發(fā)生故障時，向所述工具中包括的數(shù)據(jù)庫報告故障時間、設(shè)置信息和使用情況信息。進行新的多重線性回歸分析，并且如果它為該部件產(chǎn)生了新的功能概率，將進行新的成本最優(yōu)化的維護分析。執(zhí)行了全部過程后，更新動態(tài)維護調(diào)度工具。向數(shù)據(jù)庫報告的故障越多，調(diào)度工具將越準(zhǔn)確、可靠。對工業(yè)機器人的某部件、對機器人個體或工業(yè)機器人種群建立了維護日程表后，所述日程表然后就應(yīng)當(dāng)根據(jù)適當(dāng)?shù)哪Ｊ?，利用輸入到所述維護調(diào)度工具中的所述機器人的設(shè)置值和使用情況定期地更新，以便獲得基于處理所述維護調(diào)度工具的最新數(shù)據(jù)的維護日程表。當(dāng)然，只要機器人的條件使用改變了，例如依賴于該機器人新的不同使用情況或者對機器人的環(huán)境改變等，這種動作就是最重要的。建立所述動態(tài)維護調(diào)度工具的過程被實施為計算機程序產(chǎn)品，其中本文指定的若干算法被編程和列為計算機可讀代碼。如先前所述，有關(guān)機器人使用情況的數(shù)據(jù)和與這些機器人相關(guān)聯(lián)的全部數(shù)據(jù)，以及執(zhí)行所述工具的處理所需的信息，比如有關(guān)機器人和機器人部件的結(jié)果和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，都存儲在數(shù)據(jù)庫中，可由處理所述工具的程序訪問。權(quán)利要求1.一種計算機系統(tǒng)中實施的維護調(diào)度工具的方法，用于對機械部件，尤其是工業(yè)機器人部件，產(chǎn)生動態(tài)維護日程表，所述方法的特征在于包括以下步驟-選擇所述機械的關(guān)鍵部件；-識別影響所述選定部件壽命的影響因子；-對所述選定的部件估計更換時間；以及-根據(jù)所述影響因子的所述識別和所述估計的更換時間，對所述機械的所述部件創(chuàng)建所述維護日程表。2.根據(jù)權(quán)利要求l的方法，進一步包括以下步驟根據(jù)核實的關(guān)于與所選定部件更換時間有關(guān)的先驗知識的采集信息，對所述選定部件更換時間的所述估計進行質(zhì)量評估。3.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中，所述選擇關(guān)鍵部件至少包括以下步驟其中之一-基于對經(jīng)常損壞部件和被更換以提高功能概率的部件的采集信息進行統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析；-基于備件銷售進行分析；-對所述機械關(guān)鍵部件的故障數(shù)據(jù)進行威布爾分析。4.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中，對所述選定部件的所述估計更換時間至少包括以下步驟其中之一-基于所述選定部件的故障時間、故障信息和預(yù)防性更換成本的數(shù)據(jù)進行多重線性回歸，以闡述所述部件的功能概率，以及使用所述功能概率估計更換所述部件的最佳時間；-基于對所述部件的壽命期間和更換時間的采集信息，對所述部件的更換時間進行估計。5.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中，所述識別影響因子至少包括以下步驟其中之一-對所述機械部件的壽命和影響所述壽命的不同因子，進行多重線性回歸分析，導(dǎo)致所述部件的所述影響因子的識別以及所述識別后影響因子的影響的校準(zhǔn)；-如果未得到所述選定關(guān)鍵部件的故障信息，根據(jù)從本領(lǐng)域技術(shù)人員的經(jīng)驗和知識提取的統(tǒng)計信息，對影響所述選定關(guān)鍵部件的壽命的所述影響因子進行校準(zhǔn)。6.根據(jù)權(quán)利要求2的方法，其中，對所述選定部件更換時間的所述估計進行的所述質(zhì)量評估至少包括以下步驟其中之一-根據(jù)對所述選定部件的所述壽命期間和更換時間的采集信息，檢查壽命和更換時間；-利用從責(zé)任經(jīng)理或現(xiàn)場服務(wù)工程師收集的與所述關(guān)鍵部件有關(guān)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，關(guān)于所述特定關(guān)鍵部件檢查完整的故障信息并對估計的更換時間進行核實和驗證。7.根據(jù)權(quán)利要求3至6的方法，其中，對所述機械的所述部件建立完全動態(tài)成本最優(yōu)化的維護調(diào)度工具使用以下步驟進行-根據(jù)權(quán)利要求3的所有步驟選擇關(guān)鍵部件；-基于所述選定部件的故障時間、故障信息以及預(yù)防性替換成本的數(shù)據(jù)進行多重線性回歸分析，以闡述所述部件的功能概率，以及估計更換所述部件最佳時間的成本分析；-對所述部件的使用情況進行日程表的檢查；以及-創(chuàng)建工具，使得用戶能夠為機器人的所述特定部件填入設(shè)置值作為所述影響因子最大值的百分比，并且根據(jù)所述機器人的使用情況和考慮到的更換的成本為所述特定部件產(chǎn)生維護日程表。8.根據(jù)權(quán)利要求7的方法，其中，所述產(chǎn)生完全動態(tài)維護調(diào)度工具進一步包括以下步驟-根據(jù)對所述部件最近記錄的故障信息，更新更換時間、影響因子和成本最優(yōu)化的維護。9.根據(jù)權(quán)利要求3到6中任何一項的方法，其中，通過進行以下步驟建立簡化動態(tài)維護調(diào)度工具-根據(jù)權(quán)利要求3的步驟1和步驟2選擇關(guān)鍵部件；-基于工業(yè)機器人領(lǐng)域技術(shù)人員的經(jīng)驗和知識，估計所述部件的更換時間；-基于影響所述部件壽命的因子和所述部件的使用情況，產(chǎn)生動態(tài)調(diào)度工具。10.根據(jù)權(quán)利要求9的方法，其中，所述產(chǎn)生簡化動態(tài)維護調(diào)度工具進一步包括以下步驟-根據(jù)對所述部件最近記錄的故障信息，更新更換時間和影響因子。11.根據(jù)任何上述權(quán)利要求在所述計算機系統(tǒng)中實施的所述維護調(diào)度工具的方法，用于對特定機械特定部件，尤其是工業(yè)機器人個體的特定部件，產(chǎn)生所述動態(tài)維護日程表，所述方法的特征在于包括以下步驟-將數(shù)據(jù)輸入到所述動態(tài)維護調(diào)度工具中，其中所述數(shù)據(jù)是與所述使用情況有關(guān)的若干參數(shù)，包括表示對所述特定部件的壽命有影響因子的相關(guān)參數(shù)；以及-從所述動態(tài)維護調(diào)度工具輸出所述機械的所述特定部件的動態(tài)維護日程表。12.根據(jù)權(quán)利要求11的為特定機械個體建立動態(tài)維護日程表的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟-識別與所述維護日程表相關(guān)的特定部件；-為所述機械的每個所述相關(guān)部件執(zhí)行所述動態(tài)維護日程表；以及-將獲得的每個所述相關(guān)部件的動態(tài)維護日程表編制在所述機械個體的完整動態(tài)維護日程表中。13.通過使用權(quán)利要求11的方法為特定機械個體的種群建立動態(tài)維護日程表的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟-識別與特定機械個體的所述種群的所述維護日程表相關(guān)的特定部件；-為所述種群的每個所述相關(guān)部件執(zhí)行所述動態(tài)維護日程表；以及-將獲得的每個所述相關(guān)部件的動態(tài)維護日程表編制在特定機械個體的所述種群的完整動態(tài)維護日程表中。14.一種計算機程序產(chǎn)品，編碼為執(zhí)行權(quán)利要求1的方法的過程，其中，建立所述動態(tài)維護調(diào)度工具的算法和步驟被編程和列為計算機可讀代碼。15.—種動態(tài)維護調(diào)度工具，用于執(zhí)行權(quán)利要求1的方法，包括-權(quán)利要求14的計算機程序產(chǎn)品；以及-數(shù)據(jù)庫，用于存儲與所述機械相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，以及執(zhí)行所述工具的處理所需的信息，比如有關(guān)所述機械和機械部件的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并且所述數(shù)據(jù)庫可由處理所述動態(tài)維護調(diào)度工具的計算機程序訪問。16.—種包括用于執(zhí)行權(quán)利要求15的計算機程序產(chǎn)品和數(shù)據(jù)庫的計算機的系統(tǒng)。全文摘要公開了對機械的特定部件建立動態(tài)維護調(diào)度工具的方法，該方法基于所述機械種群中所述機械所述部件的濃縮先驗知識。所述調(diào)度工具又用于對特定機械的特定部件建立動態(tài)維護日程表的方法中，其中與所述使用情況有關(guān)的若干參數(shù)包括表示所述特定部件壽命影響因子的相關(guān)參數(shù)，對于所述機械的所述特定部件，用作所述動態(tài)維護調(diào)度工具的輸入數(shù)據(jù)，而對于所述特定機械的所述特定部件，動態(tài)維護日程表實現(xiàn)為從所述調(diào)度工具的輸出數(shù)據(jù)。所述方法尤其專用于工業(yè)機器人系統(tǒng)。文檔編號G05B19/4065GK101256404SQ20081008224公開日2008年9月3日申請日期2008年2月29日優(yōu)先權(quán)日2007年3月2日發(fā)明者多米尼克·布蘭科,安德斯·林德因,尼克拉斯·喬斯坦德申請人:Abb研究有限公司