文章内容

12月7日，由我校韩旭教授牵头承担的国家重点研发计划项目“基于数据驱动的工业机器人可靠性质量保障与增长技术”，“超额完成了项目任务书各项要求”，顺利通过了国家科技部高技术中心“智能机器人”专项办组织的综合绩效考评。

该项目在工业机器人可靠性基础理论与技术、整机及核心零部件测试方法与测试装备开发、工业机器人可靠性工作规范与标准体系、工业机器人可靠性增长设计与大数据专家系统等软件平台开发及示范应用等方面填补了国内多项空白，部分成果已达到国际一流水平。

项目成果不仅能为国产工业机器人行业提供可靠性基础理论、测试方法、工作规范、数据平台、标准制修订等服务，还可为高质量发展提供先进的测试装备和品质提升解决方案，对我国工业机器人可靠性质量提升与保障具有重大意义，促进了智能制造产业升级，推动了国产机器人上下游相关产业发展。

三年来，项目组协同攻关研究，建立了工业机器人可靠性影响因素与特性分析、分配和预测技术体系，解决了工业机器人可靠性指标分配、指标预测等关键技术问题；提出并建立了考虑多源层次信息的工业机器人整机及核心零部件的可靠性建模和设计方法，突破了现有多源数据融合方法局限性，实现了工业机器人高精度可靠性建模。

项目执行过程中，成立了工业机器人可靠性国家标准工作组，定期召开研讨会，为机器人上下游产业、科研院所、高校提供技术交流平台。

项目组自主开发工业机器人可靠性测试平台12个，涉及工业机器人整机及减速器、伺服电机、线缆、示教器、控制器等核心部件，为工业机器人加速寿命试验、可靠性强化试验提供了平台支撑。同时，开发了基于数据驱动的工业机器人可靠性增长设计平台、工业机器人可靠性大数据采集与健康状态监测系统，集成了工业机器人可靠性设计相关的新模型、新方法、新技术以及国家标准、企业标准和可靠性工作规范等，有效融合了工业机器人生产设计、试验场测试、现场运行等类型的数据，囊括了搬运、打磨、焊接等行业的机器人故障库、案例库；并增加工业机器人综合评价机制及优化改进系统，基于海量数据，运用项目新理论新方法和试验技术对机器人故障进行深层挖掘，与设计端形成闭环。

项目开发的工业机器人可靠性质量保障技术体系已应用于南京埃斯顿、重庆华数、杭州新松和东莞李群自动化、埃夫特智能装备股份有限公司、常州铭赛等国产机器人重点主机厂，为提升我国工业机器人整机及核心部件的可靠性提供了技术支撑，为工业机器人行业提供了可靠性测试规范与设计指导。

文图/王嘉