传统工业机器人系统的可靠度预测是以概率统计理论所建立的近似数学模型为基础的,存在模型过于复杂、解析式难以获取等问题.为此,提出一种基于BP神经网络的可靠度预测评估模型.首先利用传统数学模型分析工业机器人大臂中部分机械元件的可靠度,然后在所建立的BP神经网络模型的基础上,用这些机械元件的可靠度预测大臂部分的整体可靠度.将用传统数学模型分析出的大臂部分整体可靠度与BP神经网络预测的可靠度进行对比.结果 显示:可靠度BP预测值和可靠度真实值的误差平均值为3.47×10-5.说明该预测评估模型实现了用组成元件的可靠度预测整体可靠度,且精度高、收敛快,能解决传统方法所存在的模型复杂、解析式难以获取等问题.
BP神经网络 工业机器人 大臂 可靠度 预测