ICS 25.040.30 CCS L 67 中华人民共和国国家标准 GB/T 42983.4—2023 工业机器人 运行维护 第4部分：预测性维护 Industrial robots-Operation and maintenancePart 4: Predictive maintenance 2024-04-01实施 2023-09-07发布 国家市场监督管理总局 发布 国家标准化管理委员会 GB/T42983.4—2023 目 次 前言 引言 1 范围 2 规范性引用文件 术语和定义 3 预测性维护流程 4 预测性维护对象的确定 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 7 寿命预测 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 12 参考文献 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： 一第1部分：在线监测； 一第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、胥永刚、 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、彭独、钟成堡、武通海、 王硕、向珍琳、胡志明、石金博、龙璞。 GB/T42983.4—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 一 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。 IV 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 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。 GB/T6391一2010滚动轴承额定动载荷和额定寿命 GB/T12642工业机器人性能规范及其试验方法 GB/T12643机器人与机器人装备词汇 GB/T20921 机器状态监测与诊断词汇 GB/T22239 信息安全技术网络安全等级保护基本要求 GB/T24607—2009 滚动轴承寿命与可靠性试验及评定 GB/T35089—2018 机器人用精密齿轮传动装置试验方法 GB/T37718—2019 机器人用精密行星摆线减速器 GB/T 42983.1 工业机器人运行维护第1部分：在线监测 GB/T 42983.2 工业机器人运行维护第2部分：故障诊断 GB/T42983.3 工业机器人运行维护第3部分：健康评估 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/部件从投人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prognostics 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timeof prediction 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； (P 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； 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 4 持续在线监测 数据积累 和定期测试 否 达到预测时机？ 4 寿命预测 -调用- 预测方法 否 通过预测 结果修正及方法优化 结果评估？ 是 是 剩余使用 寿命足够？ 否 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。 a）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。 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