一种基于CNN-EMD-DS证据理论信息融合的工业机器人关节故障诊断方法

本发明公开一种基于CNN‑EMD‑DS证据理论信息融合的工业机器人关节故障诊断方法，采集工业机器人的RV减速器齿轮故障的多通道周期振动信号与多通道周期电流信号，进行数据处理，按照每个通道进行组合使每个通道含有多个故障类别；搭建CNN分类模块，将处理后的RV减速器多故障类型数据作为训练样本，通过已完成训练的CNN模型获取RV减速器故障数据分类器，结合全概率公式计算基本概率赋值；且搭建基于EMD的改进DS证据理论数据融合模型，通过EMD函数进行改进DS证据理论以解决信息冲突问题，对RV减速器故障信息融合后进行诊断，与其他方法相比较，本发明具有更高的诊断精度。