ICS25.040.30 CCS L 67
GB
中华人民共和国国家标准
GB/T42983.4—2023
工业机器人 运行维护第4部分：预测性维护
Industrial robots-Operation and maintenance-Part 4:Predictive maintenance
2024-04-01实施
2023-09-07发布
国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会
发布 GB/T42983.4—2023
目 次
前言引言 1 范围
N
规范性引用文件 3 术语和定义
2
预测性维护流程预测性维护对象的确定
4
5
6 预测方法
6.1 基于模型的方法 6.2 数据驱动的方法 6.3 混合方法寿命预测
7
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） 减速器和伺服电机等的经验模型附录B（资料性） 基于经验模型的寿命预测附录C（资料性） 基于仿真模型的寿命预测方法. 附录D（资料性） “负载/负载率-寿命”曲线构建参考文献
12
13 GB/T42983.4—2023
前言
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：
第1部分：在线监测；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、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、彭种、钟成堡、武通海、 王硕、向珍琳、胡志明、石金博、龙璞。
II GB/T 42983.4—2023
引言
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。
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。 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。 第3部分：健康评估。目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。 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。
IN GB/T42983.4—2023
工业机器人 运行维护第4部分：预测性维护
1范围
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
2
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。
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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 corrective maintenance 故障发生后采取的维修。 注：也称为修复性维修。
3.3
预防性维护 preventive maintenance 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 GB/T42983.4—2023
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service life 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 remaining useful life 工业机器人当前时刻到故障时刻的时间间隔。
3.8
预测 Jprognostics 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。
3.10
预测方法 method of prediction 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；
c） 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； d) 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： e) 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； f) 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。
2 GB/T42983.4—2023
预测性维护
对象确定 7 持续在线监测和定期测试
数据积累
V 达到预测时机？施了寿命质测
合
-调用-
预测方法
Y 通过预测结果评估？是
否
结果修正及方法优化
v 剩余使用寿命足够？否
是
维护计划制定和维护实施管理
图1 工业机器人预测性维护流程
5 预测性维护对象的确定
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；故障发生是否引起明显经济损失：监测或测试的成本能否接受；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)
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n㎡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。
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 GB/T42983.4—2023
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= nmP. ×100%=nmTm
X100%
(1 )
n.Ce
noTo*
式中： L n m no Pm c Tm 输出端平均负载转矩，单位为牛米（N·m）。 T。 输出端额定转矩，单位为牛米（N·m）：
第k种工况对应的负载率；输出端平均转速，单位为转每分（r/min）；输出端额定转速，单位为转每分（r/min）；平均当量动载荷，单位为牛（N)：基本额定动载荷，单位为牛（N)；
寿命指数。
e 宜通过累积损伤理论，计算剩余使用寿命：
）
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：
X 100%
·(2)
F.
式中： F. 一t时刻的损耗度； K. -t时刻之前的所有负载率等级数； D——一在负载率L下的累积工作时间，单位为小时（h)；
负载率L对应的负载寿命，单位为小时（h） t时刻，在负载率L下的剩余使用寿命SR.可通过公式（3)计算：
Tk
SR=(1-F,)Xtk
(3)
6.2 数据驱动的方法
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。一级阈值为退化阅值，即监测到退化进行预警；二级阈值为故障阈值，即需要停机维护。
退化指标
预测
监测和跟踪
寿命预测
故障阅值退化阅值
：在线监测或定期测试
剩余寿命
寿命期望
时间
t
K
图2 数据驱动的寿命预测方法示意图