[发明专利]支持向量数据描述模型的训练方法及运行状态检测方法在审
| 申请号： | 202210653653.4 | 申请日： | 2022-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN115122311A | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 李祥;李大;王鸿森 | 申请（专利权）人： | 成都卡诺普机器人技术股份有限公司 |
| 主分类号： | B25J9/08 | 分类号： | B25J9/08;B25J9/16;B25J18/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 曹瑞敏 |
| 地址： | 610002 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本申请提供一种支持向量数据描述模型的训练方法及运行状态检测方法，涉及机械臂技术领域。该方法包括：获取至少一个样本机械臂在多个转速下对应的运动信号，以及各样本机械臂对应的状态标签；根据各样本机械臂在各转速下对应的运动信号，确定各样本机械臂在各转速下分别对应的能熵比，并且根据各样本机械臂在各转速下对应的能熵比构建运动特征矩阵；基于主成分分析算法对运动特征矩阵进行特征融合处理，得到关键参数矩阵；根据关键参数矩阵，构建训练样本集合；基于训练样本集合以及训练样本集合中各训练样本对应的状态标签训练得到目标支持向量数据描述模型。应用本申请实施例，可以综合评估待测机械臂在多转速工况下的整体运行状态。 | ||
| 搜索关键词： | 支持 向量 数据 描述 模型 训练 方法 运行 状态 检测 | ||
【主权项】：
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