基于深度强化学习的故障诊断系统及其方法

本发明公开了基于深度强化学习的故障诊断系统及其方法，涉及故障诊断技术领域，将传感器的历史输出数据进行反向补偿，得到第一标准输出数据；对每个传感器的第一标准输出数据进行核密度估计；分析工业机器人在不同环境因素下的故障概率，得到第二标准输出数据；获取工业机器人的实时传感器输出数据，通过故障类型的深度强化学习模型对工业机器人的故障类型进行诊断；通过分析不同环境数据对传感器输出数据的影响，对传感器输出数据进行反向补偿，减少环境数据差异对诊断模型的影响；根据工业机器人故障的概率密度函数，使得工业机器人在不同的环境数据下故障概率相符，实现在不同环境下的连续故障诊断，提高故障诊断的效率。