一种机器人数据建模的方法技术

一种机器人数据建模的方法，包括：将机器人的结构设计数据分类，使用剖面和后勤剖面针对机器人的功能进行建模；系统剖析影响机器人功能可靠性的因素，建立可靠性数据模型；将前两步骤的模型建立映射关系；对PDM系统的数据对象进行扩展，在PDM系统实现可靠性数据与机器人结构性能设计数据同步管理。本发明专利技术将机器人的结构、功能、故障发生条件、故障特性、故障的认知变化、及对故障的控制等要素紧密关联起来，形成了统一的全过程可靠性数据模型。本发明专利技术有利于发现机器人的故障规律、挖掘可靠性设计准则，积累设计经验，从而为机器人开展可靠性工作提供有效支撑。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器人建模
，更具体地说，特别涉及一种机器人数据建模的方法。
技术介绍
在复杂产品(如航空航天产品、汽车等)的研制中，可靠性问题逐渐成为复杂产品解决的重要问题。从概念论证直到批量生产，可靠性工作贯穿整个研制过程。但由于传统可靠性技术以统计分析为主，可靠性工程方法手段与性能设计之间缺少直接的联系，可靠性数据的处理和分析相对独立。所以传统的可靠性数据模型是以具体的可靠性设计分析方法为对象，不能实现设计全过程的建模，也不能与性能设计相结合。随着技术的发展，可靠性设计技术从定性走向定量，从宏观的统计分析走向微观的机理分析，与性能设计的联系日益紧密，客观上要求可靠性设计必须与各设计专业和研制过程充分融合，同时要解决可靠性设计分析数据与性能设计分析数据之间的传递、共享和耦合等问题。而且数字化技术的发展，使产品性能设计能够通过统一的PDM进行管理，但可靠性设计分析数据在PDM平台上还不能系统地体现。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述现有技术的缺陷，提供一种提高机器人研制过程中数据建模的可靠性，同时使其与性能设计数据紧密联系，可有效支机器人研制全过程的可靠性工作，并能够在PDM系统上实现建模的方法。本专利技术提供了一种机器人数据建模的方法，包括：步骤1：将机器人的结构设计数据按结构的设计专业、结构分类、结构核心功能结构、使用剖面和后勤剖面，与机器人视图实体进行层次化分类整合，建立设计数据与机器人视图实体之间的映射关系，对映射关系包含的数据按所属关系进行分层归类，建立多视图分层机器人数据模型；步骤2：系统化剖析影响机器人可靠性的因素，计算每种影响因素的影响因子，明确关键影响因素及其数据项，建立可靠性数据模型；步骤3：将前两步骤建立的多视图分层机器人数据模型和可靠性数据模型分别与机器人故障数据实体建立映射关系，同时将可靠性设计活动与机器人故障数据实体建立关联关系，建立“多视图分层机器人-可靠性影响因素-可靠性设计活动”语义模型；步骤4：对PDM系统的数据对象进行扩展，通过继承PDM系统的基本类，将可靠性数据模型与PDM系统的数据模型融合，在PDM系统实现可靠性数据与机器人结构性能设计数据同步管理。优选地，步骤1其中涉及的设计专业、结构使用剖面和后勤剖面：设计专业是指机器人设计过程中涉及到的工程学科专业，按专业对可靠性设计数据进行分类；结构使用剖面是指机器人在使用时间内所经历的事件和环境的时序描述；后勤剖面是指机器人在后勤阶段所经历的全部事件和环境的时序描述。优选地，步骤2中可靠性影响因素是从机器人设计技术特性和内部环境特性出发，逐级细化，将影响机器人可靠性的内外因分解为具体影响因素。优选地，可靠性影响因素包括对认知故障、控制故障发生和降低故障风险的影响因素。优选地，在步骤2中的因素影响因子是反映该影响要素对机器人可靠性的影响程度的定量值，定量值具体获得方法为：假设通过分析机器人的可靠性有n个影响因素，每个影响因素分别设定影响因子上限ωu和下限ωI，对每个影响因素ci，如果有明确案例证明会导致产品发生故障的，则影响因子为ωu，即取上限；其它情况，由大于或等于5名熟悉该机器人的专家进行打分，若影响因素对机器人可靠性影响大，则给出逼近ωu的值，反之给出逼近ωl的值；若第j名专家对第i个影响因素的评价分数为则第i个影响因素的影响因子将影响因子进行排序，并取影响因子为的影响因素为关键影响因素；对关键影响因素进行建模。优选地，关键影响因素包括机器人自身的技术特性和泛化的载荷特性。优选地，机器人自身的技术特性进一步分解为结构特性、工艺特性和材料特性，载荷特性进一步分解为具体的载荷。优选地，在步骤3中的语义模型是指在可靠性数据建模的过程中，只考虑各个对象之间的语义联系：令机器人产品视图实体域为V＝{v1，...vn本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机器人数据建模的方法，其特征在于，包括：步骤1：将机器人的结构设计数据按结构的设计专业、结构分类、结构核心功能结构、使用剖面和后勤剖面，与机器人视图实体进行层次化分类整合，建立设计数据与机器人视图实体之间的映射关系，对所述映射关系包含的数据按所属关系进行分层归类，建立多视图分层机器人数据模型；步骤2：系统化剖析影响机器人可靠性的因素，计算每种影响因素的影响因子，明确关键影响因素及其数据项，建立可靠性数据模型；步骤3：将前两步骤建立的多视图分层机器人数据模型和可靠性数据模型分别与机器人故障数据实体建立映射关系，同时将可靠性设计活动与所述机器人故障数据实体建立关联关系，建立“多视图分层机器人‑可靠性影响因素‑可靠性设计活动”语义模型；步骤4：对PDM系统的数据对象进行扩展，通过继承PDM系统的基本类，将可靠性数据模型与PDM系统的数据模型融合，在PDM系统实现可靠性数据与机器人结构性能设计数据同步管理。

【技术特征摘要】
1.一种机器人数据建模的方法，其特征在于，包括：步骤1：将机器人的结构设计数据按结构的设计专业、结构分类、结构核心功能结构、使用剖面和后勤剖面，与机器人视图实体进行层次化分类整合，建立设计数据与机器人视图实体之间的映射关系，对所述映射关系包含的数据按所属关系进行分层归类，建立多视图分层机器人数据模型；步骤2：系统化剖析影响机器人可靠性的因素，计算每种影响因素的影响因子，明确关键影响因素及其数据项，建立可靠性数据模型；步骤3：将前两步骤建立的多视图分层机器人数据模型和可靠性数据模型分别与机器人故障数据实体建立映射关系，同时将可靠性设计活动与所述机器人故障数据实体建立关联关系，建立“多视图分层机器人-可靠性影响因素-可靠性设计活动”语义模型；步骤4：对PDM系统的数据对象进行扩展，通过继承PDM系统的基本类，将可靠性数据模型与PDM系统的数据模型融合，在PDM系统实现可靠性数据与机器人结构性能设计数据同步管理。2.根据权利要求1所述的一种机器人数据建模的方法，其特征在于，所述步骤1其中涉及的设计专业、结构使用剖面和后勤剖面：所述设计专业是指机器人设计过程中涉及到的工程学科专业，按专业对可靠性设计数据进行分类；所述结构使用剖面是指机器人在使用时间内所经历的事件和环境的时序描述；所述后勤剖面是指机器人在后勤阶段所经历的全部事件和环境的时序描述。3.根据权利要求1所述的一种机器人数据建模的方法，其特征在于，所述步骤2中所述可靠性影响因素是从机器人设计技术特性和内部环境特性出发，逐级细...

【专利技术属性】
技术研发人员：王慧，周进，张义民，方宝富，
申请(专利权)人：江苏久祥汽车电器集团有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32