基于数字孪生的工业机器人健康状态监测方法及监测系统

本发明公开了基于数字孪生的工业机器人健康状态监测方法及监测系统，该方法通过构建工业机器人数字孪生体，采集多维健康状态参数，利用深度Q网络进行特征提取，改进隐马尔可夫模型对特征向量时序建模，计算健康状态后验概率，结合预设规则分级评估健康状态，当出现预警或故障时基于强化学习生成维护策略，并反馈更新数字孪生体状态。监测系统包含数据采集与预处理、深度Q网络特征提取等七个单元，各单元协同工作。本发明引入自适应学习率调整、环境影响因子等模型，克服传统方法数据处理能力弱、环境适应性差等问题，实现对工业机器人健康状态的动态精准监测与智能维护指导。