摘要
本说明书涉及工业机器人运维技术领域,提供了基于改进知识图谱的工业机器人运行维护管理方法及装置。该方法包括:根据工业机器人运行维护管理需求建立动态更新的运维知识图谱;利用相似性编码规则得到运维知识图谱中各实体的稀疏向量,计算每两个同类别实体之间的实体相似性;根据实体相似性对运维知识图谱以不同采样策略进行采样,得到训练样本,以训练得到运维策略预测模型;建立异常检测模型;根据异常检测模型确定运维知识图谱的感知端,根据运维策略预测模型确定运维知识图谱的决策端,以对工业机器人的运行监测信号进行实时异常检测及运维策略预测。通过本说明书实施例,可兼顾工业机器人运行维护管理的效率、精度和灵活性。
技术关键词
运维知识图谱
工业机器人
实体
运维策略
训练神经网络模型
编码规则
样本
动态更新
邻居
关系
管理方法
信号
决策
运维技术
管理装置
采样模块
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文本
对象
实体
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物品信息识别
内容库
山洪预警方法
训练神经网络模型
深度学习模型
参数
物料清单生成方法
节点
实体
深度优先搜索
物料清单生成系统