基于深度學(xué)習(xí)的機器人電氣故障檢測與診斷研究

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［摘 要］機器人以其高效、高強度的作業(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)機器人出現(xiàn)故障時，通常會導(dǎo)致生產(chǎn)線停滯，浪費大量的人力、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長，診斷效率低，且故障辨識精度不高。文章基于深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論，通過分析機器人機械臂各個關(guān)節(jié)及執(zhí)行器的振動特性，建立了一種適用于工業(yè)機器人的故障診斷模型，并以ABBirb120機器人為例進行電氣故障檢測與診斷的準(zhǔn)確率分析。（剩余3703字）