| 基于长短期记忆的机器人健康监测系统 |
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| 引用本文： | 兑幸福,李鑫群,楼阳冰,董云成.基于长短期记忆的机器人健康监测系统[J].计算机应用,2021,41(z1):293-297. |
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| 作者姓名： | 兑幸福 李鑫群 楼阳冰 董云成 |
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| 作者单位： | 河南中烟工业有限责任公司黄金叶生产制造中心,郑州450000;杭州安脉盛智能技术有限公司,杭州310000 |
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| 摘 要： | 针对工业机器人运行过程中存在着的非计划停机、维修反应慢等问题,构建了基于深度学习框架长短期记忆(LSTM)网络模型的机器人健康状态监测系统.首先,通过方差分析(ANOVA)确定了反映机器人状态变化的传感器信号;其次,通过主成分分析(PCA)融合多维传感器数据,并与机器人健康运行模式库中的特征数据分布进行相似度计算,获得能够表征机器人运行状态的健康指数;最后,根据LSTM网络的输入和输出节点,自适应确定网络隐藏层结构,最终实现机器人运行状态的健康度预测.理论分析和实际效果表明,基于LSTM模型预测的机器人健康状态的均方根误差为0.92％,说明该系统能够有效对机器人健康状态进行监测,并能对机器人运行状态趋势进行一定的预判,有助于企业在生产过程中对机器人进行维护.
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| 关 键 词： | 工业机器人 状态监测 数据驱动 长短期记忆网络模型 健康指数 |
Robot health monitoring system based on long short-term memory |
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| DUI Xingfu,LI Xinqun,LOU Yangbing,DONG Yuncheng.Robot health monitoring system based on long short-term memory[J].journal of Computer Applications,2021,41(z1):293-297. |
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| Authors: | DUI Xingfu LI Xinqun LOU Yangbing DONG Yuncheng |
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