基于神经网络观测器的机器人故障诊断方法研究

• 作者: 季毅巍 张会彬 张伟 蒋强 高升
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 径向基函数 神经网络观测器 机器人系统 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与机器人
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TP206.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2018.08.011

摘要

径向基函数神经网络对非线性映射具有强大的逼近能力和良好的泛化能力.该文针对机器人系统的故障诊断问题,提出了基于径向基函数神经网络的故障诊断方法,依靠径向基神经网络的结构优势,设计了一种机器人系统的人工神经网络观测器,通过比较运行过程中实际系统与观测器的输出差异,获得各关节运行参数的残差,实现对故障的识别.仿真采用二连杆机器人系统为研究对象来验证该文提出的方法,仿真结果表明了故障诊断方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张伟	中国科学院沈阳自动化研究所机器人国家重点实验室	342	3798	28.0	51.0
2	蒋强	沈阳理工大学自动化与电气工程学院	22	36	4.0	4.0
3	季毅巍		3	3	1.0	1.0
4	张会彬	沈阳理工大学自动化与电气工程学院	1	2	1.0	1.0
8	高升	中国科学院沈阳自动化研究所机器人国家重点实验室	4	3	1.0	1.0