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公开(公告)号：CN112596490B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202010129112.2
申请日：2020-02-28
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G05B23/02
Abstract: 本申请公开了一种工业机器人故障检测方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及工业机器人技术领域，该工业机器人故障检测方法包括：获取所述工业机器人在工作状态下每个轴的第一自采集数据；当根据每个轴的所述第一自采集数据和预先存储的每个轴的老化模型确定所述工业机器人不存在老化异常时，获取所述工业机器人运行检测程序时每个轴的第二自采集数据；根据每个轴的所述第二自采集数据和预先存储的每个轴的检测模型确定所述工业机器人是否发生故障。通过老化异常检测和对每个轴特定检测提高了工业机器人故障检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111814301B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010468980.3
申请日：2020-05-28
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G06F30/20 , G06F119/02 , G06F111/08
Abstract: 本申请涉及一种可靠性评价方法、计算机设备以及计算机可读存储介质。可靠性评价方法包括：判断待测产品的各性能参数的退化过程是否服从维纳过程。如果待测产品的各性能参数的退化过程服从维纳过程，利用维纳过程性质得到各性能参数对应的联合分布函数的边缘分布函数。根据各性能参数对应的边缘分布函数，得到各性能参数的联合分布函数的至少两个连接函数的参数估计值。根据至少两个连接函数的参数估计值，在至少两个连接函数中确定最优连接函数。获得待测产品的可靠度函数。本申请可靠性评价方法为基于维纳过程和连接函数的多元性能退化产品可靠性评价方法，使得可靠性评价过程更符合实际、评价结果更为准确。
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公开(公告)号：CN112596490A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202010129112.2
申请日：2020-02-28
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G05B23/02
Abstract: 本申请公开了一种工业机器人故障检测方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及工业机器人技术领域，该工业机器人故障检测方法包括：获取所述工业机器人在工作状态下每个轴的第一自采集数据；当根据每个轴的所述第一自采集数据和预先存储的每个轴的老化模型确定所述工业机器人不存在老化异常时，获取所述工业机器人运行检测程序时每个轴的第二自采集数据；根据每个轴的所述第二自采集数据和预先存储的每个轴的检测模型确定所述工业机器人是否发生故障。通过老化异常检测和对每个轴特定检测提高了工业机器人故障检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111245336A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010123076.9
申请日：2020-02-27
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
Abstract: 本申请公开了一种伺服驱动电路，涉及伺服驱动技术领域，该伺服驱动电路包括控制电路、充电电路、母线电容、放电电路、电容检测电路和功率驱动电路，其中，控制电路分别与充电电路、放电电路、电容检测电路和功率驱动电路连接，充电电路与母线电容连接，母线电容分别与放电电路、电容检测电路和功率驱动电路连接。其中，充电电路为母线电容充电，放电电路对母线电容进行放电，电容检测电路采集母线电容在放电过程中的电压数据，控制电路根据采集到的电压数据计算母线电容的实际电容值，并根据母线电容的实际电容值确定母线电容的老化状态，这样可以在母线电容出现异常之前进行故障预警，从而实现对母线电容的全面监测。
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公开(公告)号：CN108908408A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810962062.9
申请日：2018-08-22
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: B25J19/00
CPC classification number: B25J19/0095
Abstract: 本发明涉及一种机器人测试装置及测试方法，机器人测试装置包括：安装框架、滑动组件、第一滑轮、第二滑轮与连接件。上述机器人测试装置在使用时，首先根据机器人待检测部位调整机器人测试装置与所述机器人之间的距离，然后将预设重量的砝码装设在机器人测试装置中，并通过连接件与砝码相连，从而实现砝码的悬挂。此时，只需调节连接件的伸出方向，然后将连接件的另一端与机器人的待检测部位相连，即可实现机器人测试装置对于机器人不同方向的应力测试，提高了机器人测试装置的使用效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117910259A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410082223.0
申请日：2024-01-19
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及一种基于失效数据的产品可靠性评价方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取目标产品类型对应的样本产品集，对样本产品集中的各产品进行失效检测，获得样本产品集中失效产品的失效时长；根据失效时长的大小，获取各失效产品的初始编号；针对样本产品集中在检测出失效时长之前退出失效检测过程的退出产品，获取各退出产品的检测时长，根据检测时长和失效时长，对初始编号进行校正，获得各失效产品的校正编号；根据各失效产品的校正编号和失效时长，获取目标产品类型的失效间隔时长，根据失效间隔时长对目标产品进行产品可靠性评价。采用本方法能够解决传统可靠性评价方法的不足，比传统方法适用范围更广，评价精度更高。
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公开(公告)号：CN116408801A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310370387.9
申请日：2023-04-07
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
Abstract: 本申请公开了一种机器人故障定位方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取机器人在执行任务时的在线运行参数；在基于所述在线运行参数，确定所述机器人处于异常状态的情况下，控制所述机器人停止执行任务；向边缘设备发送包括所述机器人的故障检测指令，以指示所述边缘设备采集所述机器人在固定工况下各关节的振动数据，根据所述振动数据，定位所述机器人的故障点，并向云服务器反馈所述故障点；获取所述机器人的故障点。上述方案，通过云服务器和边缘设备相互配合，可实现对机器人进行故障精准定位。
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公开(公告)号：CN116214579A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211674500.4
申请日：2022-12-26
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
Abstract: 本申请涉及一种机器人关节检测方法、装置、传感器设备和存储介质。所述方法包括：通过检测机器人关节的磁场强度，确定所述机器人关节的运动状态，若所述运动状态为运动中，则采集所述机器人关节的振动信号，对所述振动信号进行时域和频域分析处理，得到关节退化指标值，输出所述关节退化指标值；其中，所述关节退化指标值用于检测所述机器人关节是否存在故障。采用本方法能够引入磁场强度可以更准确的确定机器人关节的运动状态，便于后续采集同一运动状态的关节退化指标值进行机器人关节的检测，同时，得到更精确的关节退化指标值，进一步提高了机器人关节检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116108697A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310349194.5
申请日：2023-04-04
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及一种基于多元性能退化的加速试验数据处理方法、装置和设备。所述方法包括：计算机设备获取目标产品的多个性能参数值，并确定各性能参数值之间的关联关系，关联关系包括独立共存关系以及备份关系，各性能参数值是在加速实验中对目标产品施加加速应力的情况下得到的；根据关联关系确定关联关系对应的可靠性评价模型，并利用可靠性评价模型和各性能参数值，获取目标产品对应的多元性能退化的可靠度函数；根据多元性能退化的可靠度函数，获取正常应力下目标产品对应的产品可靠性评价指标。采用本方法能够提升基于多元性能退化的加速试验数据处理方法的适用范围和灵活度。
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公开(公告)号：CN115994323A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310070967.6
申请日：2023-01-13
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G06F18/241 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及一种设备故障诊断模型建立方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取设备故障注入试验台的设备数字孪生模型、以及基于卷积神经网络的初始设备故障诊断模型；得到不同工况下不同故障注入后的设备孪生仿真数据，并获取对应的设备真实物理数据；构建故障诊断数据集；得到故障诊断数据集的时频图谱；获取预设时频图谱对应的理想标签；将时频图谱以及理想标签输入至基于卷积神经网络的初始设备故障诊断模型进行学习训练，得到目标设备故障诊断模型。采用本方法能够精确进行设备故障诊断；另外，本申请还提供了一种精确的设备故障诊断方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
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