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工业机器人故障诊断与健康预测方法研究
引用本文:季成丞,王锴,袁德成.工业机器人故障诊断与健康预测方法研究[J].自动化技术与应用,2023(2):1-9+13.
作者姓名:季成丞  王锴  袁德成
作者单位:1. 沈阳化工大学信息工程学院;2. 中国科学院网络化控制系统重点实验室;3. 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室;4. 中国科学院机器人与智能制造创新研究院
基金项目:国家自然科学基金(62073313);;国家重点研发计划(2020YF B1709702);
摘    要:工业机器人被称为“制造业皇冠顶端的明珠”,是智能制造领域最具代表性的装备。工业机器人的故障及精度退化问题突出,严重影响企业的安全生产和经济效益。为此,工业机器人故障诊断与健康预测方法逐渐成为研究热点。本文首先简要介绍了工业机器人的系统构成,并分析了其核心部件的典型失效模式;其次,从知识驱动和数据驱动两个维度出发,综述工业机器人故障诊断方法;然后,在组件级和系统级层面综述了工业机器人性能退化监测及剩余使用寿命估计方法;最后,对工业机器人故障诊断及健康预测方法的未来发展趋势进行了展望,指出大数据环境下的工业机器人智能诊断将是未来的技术发展趋势。

关 键 词:工业机器人  知识/数据驱动  智能诊断  大数据  深度学习
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