TCIE 125-2021 工业机器人故障诊断与预测性维护 第5部分：预测性维护

在TCIE 125-2021《工业机器人故障诊断与预测性维护 第5部分：预测性维护》中，一个重要的变化是新增了基于机器学习的预测模型构建要求。相比旧版标准，新版更强调利用大数据分析来提升预测精度。

以\"数据采集频率\"为例进行说明。旧版标准仅笼统要求定期采集数据，但新版明确了不同关键部件的数据采集周期。例如，减速器温度应每分钟记录一次，而电机振动信号则需每秒采样至少1000点。

具体应用时，企业应首先确定机器人各组成部分的重要程度，然后根据其失效模式选择合适的采样频率。对于高动态响应部件如伺服驱动器，过低的采样率可能导致关键信号丢失。同时，还需考虑数据存储成本和实时处理能力，在满足精度需求的前提下优化采样方案。

此外，新版标准还引入了异常检测算法的选择指南。建议优先采用支持向量机或随机森林等稳健性强的模型，并结合领域知识设定合理的阈值区间。通过持续监控实际运行数据与预测结果之间的偏差，可以不断改进模型参数，实现更精准的故障预警。