[发明专利]一种机器人故障诊断方法、装置及设备在审
| 申请号： | 201910402385.7 | 申请日： | 2019-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN110110803A | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 潘屹豪;肖红;周玉彬;符基高;万意彬 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种机器人故障诊断方法，能采集机器人的运行数据以作为原始特征集，从原始特征集中筛选敏感特征集，并确定敏感特征集中敏感特征的特征权重，进而依据特征权重利用基于逆协方差矩阵的聚类方法对敏感特征集进行聚类，最终根据聚类结果确定机器人的故障诊断结果。可见，该方法利用基于逆协方差矩阵的聚类方法实现聚类，由于该聚类方法能通过发现机器人在相同运行状态下的不同表现来进行故障诊断，提升了诊断的可靠性，此外该方法考虑到各个敏感特征在故障诊断中的敏感程度的不同，为各个敏感权重分配相应的特征权重，提升了诊断的准确性。本申请还提供了一种机器人故障诊断装置、设备及计算机可读存储介质，其作用与上述方法相对应。 | ||
| 搜索关键词： | 机器人 聚类 故障诊断 敏感特征 特征权重 特征集 敏感 协方差矩阵 计算机可读存储介质 故障诊断结果 故障诊断装置 装置及设备 诊断 聚类结果 权重分配 原始特征 运行数据 运行状态 申请 采集 筛选 表现 发现 | ||
【主权项】：
1.一种机器人故障诊断方法，其特征在于，包括：采集机器人的运行数据以作为原始特征集；从所述原始特征集中筛选敏感特征集，并确定所述敏感特征集中敏感特征的特征权重；依据所述特征权重，利用基于逆协方差矩阵的聚类方法对所述敏感特征集进行聚类，得到聚类结果；根据所述聚类结果，确定所述机器人的故障诊断结果。
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