摘要
本发明提供工业机器人安全监测方法及系统,涉及安全监测技术领域,包括布置多模态传感器阵列采集机器人的状态信息;对振动信号进行经验模态分解,得到反映机器人传动系统磨损程度的固有模态函数;对温度信号进行小波变换,得到反映机器人散热情况的温度特征集;通过知识抽取、知识表示和知识融合技术,将机器人部件、性能参数、退化模式、维护措施中多种知识进行语义化表示和链接,构建机器人对应的管理知识图谱;基于路径排序的规则挖掘算法对所述管理知识图谱进行推理挖掘,通过挖掘频繁共现的实体和关系组成的推理路径,提取管理知识图谱中机器人的各个部件对应的退化特征,结合预先构建的时序预测模型,预测机器人的健康状态趋势。
技术关键词
机器人传动系统
健康状态趋势
退化特征
时序预测模型
多模态传感器
机器人部件
图谱
振动传感器布置
挖掘算法
工业机器人
奇异值特征
深度LSTM网络
排序准则
计算机程序指令
温度传感器
监测方法
命名实体识别模型
信号
系统为您推荐了相关专利信息
剩余寿命预测
时序预测模型
故障诊断模型
输出警示信息
时间段
健康状态实时监测
多模态数据融合
预警系统
多模态传感器
可视化界面
车用智能控制系统
三维语义地图
中央处理器
多模态传感器
计算机图形处理器
IGBT驱动器
故障预测模型
故障预测方法
退化特征
加速退化模型