RV减速器精度寿命的退化与可靠性评估

徐航; 聂义轩; 温东杰; 任继华; 洪志辉

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RV减速器精度寿命的退化与可靠性评估

更新时间：2025-01-13

- RV减速器精度寿命的退化与可靠性评估
- Degradation and reliability assessment of accuracy life of RV reducers
- 机械传动 2025年页码：1-9
- 作者机构：
  
  1.中原工学院机械工业光学传感与测试技术重点实验室，郑州 451191
  2.中原工学院智能机电工程学院（工业设计学院），郑州 451191］
  3.赣南科技学院智能制造与材料工程学院，赣州 341000
  4.东莞市环力智能科技有限公司，东莞 523878
- 作者简介：
  
  徐航，男，1984年生，河南郑州人，博士，副教授；主要研究方向为精密测量、齿轮工程；xuhangzzti@126.com。
  聂义轩，男，1999年生，河北保定人，硕士研究生；主要研究方向为精密传动；nyx1216@163.com。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(52075561)
- DOI：
  中图分类号： TH132.46
- 网络出版日期：2025-01-13，
  
  收稿日期：2024-09-09，
- 稿件说明：
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徐航, 聂义轩, 温东杰, 等. RV减速器精度寿命的退化与可靠性评估[J/OL]. 机械传动, 2025,1-9.

XU HANG, NIE YIXUAN, WEN DONGJIE, et al. Degradation and reliability assessment of accuracy life of RV reducers. [J/OL]. Journal of mechanical transmission, 2025, 1-9.
徐航, 聂义轩, 温东杰, 等. RV减速器精度寿命的退化与可靠性评估[J/OL]. 机械传动, 2025,1-9. DOI：

XU HANG, NIE YIXUAN, WEN DONGJIE, et al. Degradation and reliability assessment of accuracy life of RV reducers. [J/OL]. Journal of mechanical transmission, 2025, 1-9. DOI：

摘要

目的

工业机器人行业对RV减速器提出了更高的要求，精度寿命体现了减速器传动精度的保持能力，是最重要的设计准则和使用指标之一，为提升精密减速器的精度性能，对可靠性进行评估至关重要。为此，分析了精密减速器的退化特性。

方法

以RV80E减速器为例，提出基于Gamma过程的随机退化模型；结合减速器传动精度的性能退化数据，基于矩阵法和最大似然估计法对模型参数进行了估计；采用振动特征数据建立了基于遗传算法优化的高斯过程回归模型，以优化传动精度的预测。

结果

结果表明，基于高斯过程回归模型的预测精度显著优于传统回归模型；采用算法预测后的结果更新随机退化模型的后验分布参数，能够有效实现对RV减速器精度寿命可靠度的评估，为进一步进行精度寿命的可靠性优化设计奠定了基础。

Abstract

Objective

The industrial robot industry has put forward higher requirements for RV reducers

and the precision life reflects the ability of the reducer to maintain transmission accuracy

which is one of the most important design criteria and usage indicators. To improve the precision performance of precision reducers

it is crucial to evaluate their reliability. Therefore

the degradation characteristics of precision reducers were analyzed.

Methods

Taking the RV80E reducer as an example

a random degradation model based on Gamma process was proposed. Combined with the performance degradation data of the reducer transmission accuracy

the model parameters were estimated based on the matrix method and the maximum likelihood estimation method. A Gaussian process regression model optimized by genetic algorithm was established using vibration characteristic data to optimize the prediction of transmission accuracy.

Results

The results show that the prediction accuracy based on Gaussian process regression model is significantly better than that of traditional regression model. The posterior distribution parameters of the random degradation model are updated by using the algorithm to predict the results

which can effectively evaluate the reliability of the accuracy life of RV reducer and lay the foundation for further reliability optimization design of accuracy life.

关键词

RV减速器精度保持性Gamma过程高斯过程回归可靠性评估

Keywords

RV reducerAccuracy retentivityGamma processGaussian process regressionReliability assessment

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