检测系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种检测系统及方法。该检测系统接收多个感测样本。该检测系统对该等感测样本进行一滤波运作。该检测系统通过一预训练降维模型对该等感测样本进行一降维运作，以产生对应各该感测样本的一降维特征。该检测系统将各该感测样本的该降维特征输入至一预训练分群模型，以计算对应各该感测样本的一似然率分数。该检测系统根据一标准差门槛值及该等似然率分数，判断一减速机是否发生异常。判断一减速机是否发生异常。判断一减速机是否发生异常。

【技术实现步骤摘要】
检测系统及方法


[0001]本专利技术涉及一种检测系统及方法。具体而言，本专利技术涉及一种检测减速机是否发生异常的系统及方法。

技术介绍

[0002]在现今的智慧制造中，如何让机械手臂维持正常运作是相当重要的一门课题。根据数据统计，减速机是机械手臂中最容易发生异常状态的其中之一元件，因此需要一种快速判断减速机是否异常的方法，以避免减速机的异常运作影响机械手臂的生产效率。
[0003]现行关于判断机械手臂是否异常的分析方法，必须长时间累积机械手臂的大量数据，例如：信号的最大值、OA值(Overall value)、RMS值等等，且须收集机械手臂的正常数据及异常数据，并找出数据的趋势后由专家定义异常数值的上下界限，才能在实际场域上被使用。然而，现行分析方法的统计值资讯易受环境状况或突发事件影响(例如：碰撞机台时产生的振动)，因此需累积大量正常及异常数据后才能被应用，并需要由人为经验去定义异常数值的上下界限，因此难以快速地对于机械手臂进行异常判断。
[0004]此外，传统的机械手臂监测方法是通过收集大量正常及异常的数据值，以通过趋势的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种检测系统，包含：存储器，用以存储预训练降维模型及预训练分群模型，其中所述预训练降维模型用以执行降维运作，所述预训练分群模型是基于多个正常样本产生，用以计算似然率分数；以及处理器，电性连接至所述存储器，用以执行下列运作：接收多个感测样本；对所述多个感测样本进行滤波运作；通过所述预训练降维模型对所述多个感测样本进行所述降维运作，以产生对应各所述感测样本的降维特征；将各所述感测样本的所述降维特征输入至所述预训练分群模型，以计算对应各所述感测样本的所述似然率分数；以及根据标准差门槛值及所述似然率分数，判断减速机是否发生异常。2.根据权利要求1所述的检测系统，还包含：至少一传感器，用以感测所述减速机于运作变速度非回转式动作而产生各所述感测样本，其中各所述感测样本的数据长度对应至所述变速度非回转式动作的标准周期。3.根据权利要求2所述的检测系统，其中所述至少一传感器为加速规，所述加速规安装于机械手臂的所述减速机径向位置的基座，用以收集多个振动信号。4.根据权利要求2所述的检测系统，其中所述至少一传感器为指向性麦克风，所述指向性麦克风安装于机械手臂的所述减速机的周边位置，用以收集多个声音信号。5.根据权利要求1所述的检测系统，其中所述处理器还用以执行下列运作：对所述多个正常样本进行所述滤波运作，其中各所述正常样本是由至少一传感器检测正常减速机于运作变速度非回转式动作而产生；将所述多个正常样本输入至卷积神经网络所建构的自编码模型以训练所述自编码模型，其中所述自编码模型包含编码运作部分及解码运作部分；以及将训练完成的所述自编码模型的所述编码运作部分设定为所述预训练降维模型。6.根据权利要求1所述的检测系统，其中所述处理器还用以执行下列运作：对所述多个正常样本进行所述滤波运作，其中各所述正常样本是由至少一传感器检测正常减速机于运作变速度非回转式动作而产生；通过所述预训练降维模型对所述多个正常样本进行所述降维运作，以产生对应各所述正常样本的所述降维特征；将各所述正常样本的所述降维特征输入至分群模型以训练所述分群模型，其中所述分群模型用以对于多个输入数据执行分群运算，以产生各所述输入数据对应的所述似然率分数；以及将训练完成的所述分群模型作为所述预训练分群模型。7.一种检测方法，用于检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕定宪，王嘉，徐绍珉，
申请(专利权)人：台达电子工业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：