基于长短期记忆的机器人健康监测系统

• 作者: 兑幸福 李鑫群 楼阳冰 董云成
• 来源期刊: 计算机应用
• 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
• 年，卷（期）: 2021,（z1）
• 所属期刊栏目: 前沿与综合应用|Frontier and comprehensive applications
• 页码范围: 293-297
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071018

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.