基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人電氣故障檢測(cè)與診斷研究

打開(kāi)文本圖片集

［摘 要］機(jī)器人以其高效、高強(qiáng)度的作業(yè)方式，被廣泛地應(yīng)用于制造業(yè)及其相關(guān)領(lǐng)域。但當(dāng)機(jī)器人出現(xiàn)故障時(shí)，通常會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)線停滯，浪費(fèi)大量的人力、物力，甚至危及工作人員的生命安全。傳統(tǒng)的故障診斷方法耗時(shí)長(zhǎng)，診斷效率低，且故障辨識(shí)精度不高。文章基于深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論，通過(guò)分析機(jī)器人機(jī)械臂各個(gè)關(guān)節(jié)及執(zhí)行器的振動(dòng)特性，建立了一種適用于工業(yè)機(jī)器人的故障診斷模型，并以ABBirb120機(jī)器人為例進(jìn)行電氣故障檢測(cè)與診斷的準(zhǔn)確率分析。（剩余3703字）