摘要
本发明涉及机器人故障诊断技术领域,且公开了一种基于Mworks平台的机器人故障诊断系统。该系统利用多种传感器实时采集机器人运行的关键数据,并通过小波变换和FFT频谱分析等先进技术进行信号处理和降噪,确保提取的特征具有更高的可靠性,特征提取模块计算的多维度指标,如RMS值、温升梯度和电流谐波畸变率,为故障诊断提供了全面的数据支持,故障诊断模块结合参数估计和SVM分类器,能够有效识别复杂工业环境中多重故障的来源,避免传统方法中的误判和漏判,此外,决策支持模块的智能联动功能确保了及时生成维修建议和能效优化策略,进一步提升了机器人系统的可靠性与运行效率,从而为工业生产的持续稳定提供有力保障。
技术关键词
机器人故障诊断
机器人运动参数
小波变换降噪
故障诊断模块
特征提取模块
谐波畸变率
信号预处理模块
平台
电流电压传感器
观测器
数据采集模块
参数估计法
电信号
SVM分类器
软阈值函数
生成机器人
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意图预测方法
深度神经网络
粗略
图像
无人机光电载荷
检索标签
数据分析模型
分布式存储网络
实时数据
策略
遥感影像分析
遥感影像信息
特征提取模块
输入端
图像分割
分类方法
电能
搜索算法
注意力机制卷积神经网络
位置更新
重金属污染源
风险评估系统
区域风险评估
综合污染指数
机器学习模型