【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业机械手，具体涉及一种工业机械手故障诊断方法。
技术介绍
1、工业机械手在现代制造业中起着重要的作用，但长时间的运行和各种工作条件可能导致机械手发生故障。及时准确地诊断机械手的故障对于确保生产线的稳定性和效率至关重要。信号分析法和深度学习方法是目前风机轴承故障诊断的两种主要方法，两者通过对机械手传感器输出信号进行分析，可以检测到故障的存在和类型，从而进行及时反馈。
2、信号分析是一种常用的故障诊断方法，然而，传统的信号分析方法在工业机械手故障诊断中存在一些缺点。首先，传感器输出信号通常具有高维度和复杂性，需要大量的计算资源和时间来处理和分析。这导致分析过程耗时较长，无法满足实时性的要求。其次，传统的信号分析方法受限于特定故障模式的训练数据，对于新的故障模式需要重新进行训练和调整参数，导致算法的可迁移性和通用性较差。迁移学习作为一种新兴的机器学习方法，旨在解决数据稀缺和领域间差异的问题，具有在新领域中利用已有知识进行学习和预测的能力。然而，在工业机械手故障诊断中应用迁移学习仍然存在一些挑战。一方面机械手故障诊断...
【技术保护点】
1.基于域直接映射图神经网络的工业机械手故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于域直接映射图神经网络的工业机械手故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于域直接映射图神经网络的工业机械手故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中所述设计域直接映射学习模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于域直接映射图神经网络的工业机械手故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于域直接映射图神经网络的工业机械手故障诊断方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.基于域直接映射图神经网络的工业机械手故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于域直接映射图神经网络的工业机械手故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于域直接映射图神经网络的工业机械手故障诊断方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴兆乾，韩杰，林伟圻，郭旺，蒋飞，
申请(专利权)人：东莞理工学院，
类型：发明
国别省市：
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