| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 可靠性技术的发展与现状 | 第10页 |
| 1.2.2 焊机机器人可靠性技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 可靠性软件研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容与组织架构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 焊接机器人可靠性数据管理与分析系统总体设计 | 第15-24页 |
| 2.1 企业调研及可靠性信息管理现状 | 第15-16页 |
| 2.2 系统需求分析 | 第16-18页 |
| 2.2.1 系统数据需求分析 | 第17页 |
| 2.2.2 系统功能需求分析 | 第17-18页 |
| 2.2.3 系统性能需求分析 | 第18页 |
| 2.3 系统架构设计 | 第18-19页 |
| 2.4 业务流程设计 | 第19-20页 |
| 2.5 系统功能模块设计 | 第20-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 焊接机器人可靠性数据管理与分析系统数据库设计 | 第24-31页 |
| 3.1 可靠性数据库建立的必要性 | 第24页 |
| 3.2 数据库设计 | 第24-29页 |
| 3.2.1 数据库设计基本过程 | 第24-25页 |
| 3.2.2 数据库规划 | 第25页 |
| 3.2.3 数据库需求分析 | 第25页 |
| 3.2.4 数据库概念设计 | 第25-27页 |
| 3.2.5 数据库逻辑设计 | 第27-29页 |
| 3.3 PR1400型机器人故障数据收集 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 焊接机器人可靠性数据分布拟合 | 第31-41页 |
| 4.1 人工神经网络原理及推导过程 | 第31-34页 |
| 4.1.1 人工神经网络原理 | 第31页 |
| 4.1.2 径向基函数神经网络 | 第31-33页 |
| 4.1.3 RBF神经网络建模基本步骤 | 第33页 |
| 4.1.4 径向基网络设计函数newrb | 第33-34页 |
| 4.2 设计及仿真实例 | 第34-40页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第34-35页 |
| 4.2.2 数据处理与分析 | 第35-37页 |
| 4.2.3 拟合优度检验 | 第37页 |
| 4.2.4 误差分析 | 第37-38页 |
| 4.2.5 分布类型的参数估计 | 第38-39页 |
| 4.2.6 可靠性模型 | 第39-40页 |
| 4.2.7 结论分析 | 第40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 基于灰色评价法的焊接机器人系统可靠性评价 | 第41-58页 |
| 5.1 焊接机器人的FMECA模型 | 第41-49页 |
| 5.1.1 焊接机器人FMEA分析 | 第41-48页 |
| 5.1.2 危害性(CA)分析 | 第48-49页 |
| 5.2 基于三角白化权函数的灰色评价方法 | 第49-52页 |
| 5.2.1 建立评价体系 | 第50页 |
| 5.2.2 评价指标的量化和评价灰度的确定 | 第50页 |
| 5.2.3 建立灰色三角白化权函数 | 第50-51页 |
| 5.2.4 计算指标的权重 | 第51-52页 |
| 5.2.5 确定对象隶属度灰类 | 第52页 |
| 5.3 灰色评价法在机器人系统可靠性评价的应用实例 | 第52-57页 |
| 5.3.1 可靠性评价指标体系建立 | 第52-53页 |
| 5.3.2 评价指标的量化和评价灰度的确定 | 第53页 |
| 5.3.3 专家打分及运算过程 | 第53-56页 |
| 5.3.4 结果分析 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 基于专家系统的焊接机器人故障诊断 | 第58-78页 |
| 6.1 机器人故障诊断的基本方法分类 | 第58-60页 |
| 6.1.1 基于解析模型的故障诊断方法 | 第58-59页 |
| 6.1.2 基于信号处理的故障诊断方法 | 第59页 |
| 6.1.3 基于知识的故障诊断方法 | 第59-60页 |
| 6.2 故障树分析法(FTA) | 第60-62页 |
| 6.2.1 故障树的建立 | 第60-61页 |
| 6.2.2 故障树定性分析 | 第61页 |
| 6.2.3 故障树定量分析 | 第61-62页 |
| 6.3 FTA在焊接机器人故障诊断中的应用 | 第62-66页 |
| 6.3.1 故障树定性分析 | 第63-64页 |
| 6.3.2 故障树定量分析 | 第64-66页 |
| 6.4 基于FTA焊接机器人系统故障诊断专家系统 | 第66-69页 |
| 6.4.1 专家系统概述 | 第66页 |
| 6.4.2 专家系统模块及其功能介绍 | 第66-67页 |
| 6.4.3 基于故障树技术的专家系统知识库的建立 | 第67-69页 |
| 6.5 焊接机器人故障诊断专家系统的实现 | 第69-77页 |
| 6.5.1 故障树诊断规则转化 | 第69-72页 |
| 6.5.2 故障树诊断知识模块建立 | 第72-73页 |
| 6.5.3 专家诊断系统推理功能实现 | 第73-77页 |
| 6.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 7 焊接机器人可靠性数据管理与分析系统的实现及运行 | 第78-85页 |
| 7.1 开发环境配置 | 第78页 |
| 7.2 系统运行实例 | 第78-84页 |
| 7.3 本章小结 | 第84-85页 |
| 8 总结与展望 | 第85-87页 |
| 8.1 全文总结 | 第85-86页 |
| 8.2 工作展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 附录 | 第92页 |