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文檔簡介
1、工業(yè)機(jī)器人憑借自動化、高效率的特性大大地提高了社會的生產(chǎn)力。然而在另一方面，工業(yè)機(jī)器人在運(yùn)行過程中存在性能降低、出現(xiàn)故障的問題。因此，需要對工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行故障診斷研究，以及時地發(fā)現(xiàn)故障、定位故障，最終實現(xiàn)降低故障損失，提高維修效率。目前，針對工業(yè)機(jī)器人的故障診斷研究還相對較少。本文深入分析了工業(yè)機(jī)器人的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和故障機(jī)理，提出了以隱馬爾可夫模型和專家系統(tǒng)為主的工業(yè)機(jī)器人故障診斷方法。
本文針對工業(yè)機(jī)器人故障診斷技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的
2、研究，主要完成了以下工作：
首先，分析了工業(yè)機(jī)器人的組成結(jié)構(gòu)，總結(jié)出工業(yè)機(jī)器人的各種故障類型，如開環(huán)型故障、傳動系統(tǒng)阻塞及過載故障、傳動間隙故障等等。并分析了各種故障類型具有的特征以及相應(yīng)的判斷思路。
然后，提出了以隱馬爾可夫模型為主的故障診斷方法。針對各種故障類型設(shè)計了不同的特征提取方法，實現(xiàn)了不同的故障診斷的算法，并驗證了算法的可靠性。
最后，針對故障類型和診斷算法繁多難以組織的問題，提出了以專家系統(tǒng)為
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