基于多模态伺服信息映射的工业机器人健康状态评估方法

本发明涉及基于多模态伺服信息映射的工业机器人健康状态评估方法，包括如下步骤：获取复杂服役工况对工业机器人性能的影响及退化机制；在工业机器人的运行过程中采集的多模态伺服信息中提取出健康感知特征；根据采集到的健康感知特征，建立复杂工况下工业机器人的健康感知模型；建立增量学习模型，随着新数据的不断加入，持续学习并更新，进而得到退化模型，进而预测其失效时间分布，为工业机器人设备的维护提供决策支持，通过深入剖析复杂工况下工业机器人的性能退化机制，构建多模态伺服信息映射模型，实现对机器人健康状态的精准感知。利用自监督对比表征学习理论，解决故障样本匮乏难题，提升健康感知的准确性。基于多模态伺服信息的增量学习理论，搭建自主诊断模型，实现对新故障的快速诊断与性能退化预示。