用于机械臂的状态检测与故障诊断方法

本申请公开了一种用于机械臂的状态检测与故障诊断方法，包括：通过薄膜传感器获取机械臂各关节的形变数据与温度数据；对所述形变数据与所述温度数据进行预处理，获取输入数据；基于长短期记忆网络、结合卷积神经网络，构建混合神经网络的预测模型；将所述输入数据输入至所述预测模型中，所述预测模型基于前向传播输出对应的预测形变量；采用损失函数通过所述预测形变量判定所述机械臂的状态。通过上述方法，本申请比起直接通过检测参数判断状态更加准确且具有预见性，同时结合算法可以更好的对复杂情形下的机械臂进行准确判断，有效避免误判。