【摘 要】
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为解决工业机器人谐波减速器使用过程中传动误差超限故障诊断问题,建立伺服电机和谐波减速器的机电仿真模型,分析减速器间隙增大对驱动电机电流产生的影响。构建工业机器人谐波减速器机电系统实验平台,采集不同传动误差谐波减速器对应的驱动电机电流信号。利用电机电流信号,提出结合梅尔倒频谱和支持向量机,以及结合梅尔倒频谱和概率神经网络的2种故障诊断方法。基于多种指标综合分析比较上述2种故障诊断方法,结果表明:结合梅尔倒频谱和支持向量机的谐波减速器传动误差超限故障诊断方法综合性能优于结合梅尔倒频谱和概率神经网络的方法。
【机 构】
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中国计量大学机电工程学院,湖北航天技术研究院计量测试技术研究所
【基金项目】
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浙江省基础公益研究计划项目(LGG18F030010),浙江省重点研发计划项目(2019C03114),浙江省自然科学基金项目(LQ20E050015)。
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为解决工业机器人谐波减速器使用过程中传动误差超限故障诊断问题,建立伺服电机和谐波减速器的机电仿真模型,分析减速器间隙增大对驱动电机电流产生的影响。构建工业机器人谐波减速器机电系统实验平台,采集不同传动误差谐波减速器对应的驱动电机电流信号。利用电机电流信号,提出结合梅尔倒频谱和支持向量机,以及结合梅尔倒频谱和概率神经网络的2种故障诊断方法。基于多种指标综合分析比较上述2种故障诊断方法,结果表明:结合梅尔倒频谱和支持向量机的谐波减速器传动误差超限故障诊断方法综合性能优于结合梅尔倒频谱和概率神经网络的方法。
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