【摘 要】
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由于工业机器人结构复杂、系统智能化程度高,工业机器人的故障诊断难以实现,采用深度置信网络(DBN)和小波能量熵相结合的方法,对工业机器人故障诊断展开研究。首先,对工业机器人的关节振动信号进行小波包分解,建立重构信号的能量熵归一化特征向量;然后,将能量熵归一化特征向量作为输入训练和测试深度置信网络(DBN)故障诊断模型;最后,在KR-3-R540机器人上设计实验验证故障诊断模型的可行性。实验表明:本文所采用的故障诊断方法可以对工业机器人整体进行故障判断,并识别出关节处的故障,而且模型诊断准确率高达99.4%
【机 构】
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河北工程大学机械与装备工程学院,上海工程技术大学智能机器人研发中心
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由于工业机器人结构复杂、系统智能化程度高,工业机器人的故障诊断难以实现,采用深度置信网络(DBN)和小波能量熵相结合的方法,对工业机器人故障诊断展开研究。首先,对工业机器人的关节振动信号进行小波包分解,建立重构信号的能量熵归一化特征向量;然后,将能量熵归一化特征向量作为输入训练和测试深度置信网络(DBN)故障诊断模型;最后,在KR-3-R540机器人上设计实验验证故障诊断模型的可行性。实验表明:本文所采用的故障诊断方法可以对工业机器人整体进行故障判断,并识别出关节处的故障,而且模型诊断准确率高达99.4%
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