基于递归特征消除与自编码器的工业机器人异常检测方法

本发明公开了一种基于递归特征消除与自编码器的工业机器人异常检测方法，包括：获得第一预设数量的正常样本信号；构建一维卷积自编码器模型，用于将正常样本信号的训练集和验证集输入一维卷积自编码器模型进行训练和验证，获得机器人运动轨迹的重构信号；依据提取的时域特征，构建特征集1；引入递归特征消除法进行有效特征筛选；依据获得的有效特征所对应的权重，获得有效特征权重的百分比；将待检测加速度信号的权重特征与重构信号的权重特征作差，获得待检测加速度信号的特征误差；依据待检测加速度信号的特征误差，对工业机器人状态进行判断。本发明无需操作者掌握大量的工业机器人专业知识，也不需要建立复杂的动力学模型，能够直接基于传感器采集的原始加速度信号进行检测，简化了工业机器人异常检测的过程。