一种基于机器学习的工业机器人预测性维护系统

本发明公开了一种基于机器学习的工业机器人预测性维护系统，本发明涉及工业机器人维护技术领域，包括数据采集模块、预处理模块、特征工程模块、混合预测模型单元、元学习与领域自适应模块、联邦学习协调模块、数字孪生样本生成模块和动态决策引擎单元，本发明的优点在于：通过元学习与领域自适应模块的协同机制，利用模型不可知元学习算法训练跨品牌通用特征提取器，结合对抗性领域自适应网络混淆不同品牌数据分布，突破传统建模因传感器参数定义、采样频率差异导致的“数据鸿沟”，在各品牌数据不出本地的前提下实现模型协同训练，生成包含跨品牌故障共性的全局模型，解决工业场景中因商业保密需求导致的“数据孤岛”问题。