【摘 要】
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针对两连杆三自由度机械臂的电机故障和碰撞故障的检测与分类问题,将残余动量信号时域中的均值、方差、相关系数与频域中的小波包能量谱组合成高维特征向量.搭建ADAMS机械臂
【机 构】
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中国计量大学机电工程学院,浙江杭州,310018
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针对两连杆三自由度机械臂的电机故障和碰撞故障的检测与分类问题,将残余动量信号时域中的均值、方差、相关系数与频域中的小波包能量谱组合成高维特征向量.搭建ADAMS机械臂虚拟样机,分析故障引起的残余动量特征值变化情况.分析可知,单独的时域或频域特征值变化与故障类型之间无明显规律.利用搭建的虚拟样机与Matlab/Simulink搭建的仿真平台进行联合仿真,并通过支持向量机(SVM)故障分类器训练.测试结果表明,采用残余动量值的时域和频域特征向量得到的故障分类准确率为98％.在工业机械臂上进行了碰撞故障试验.结果表明,基于残余动量时频特征和支持向量机分类器的故障检测算法能有效检测出碰撞故障.
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