【摘 要】
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针对工业机器人运行过程中故障诊断精度较低、速度较慢的问题,提出一种基于改进一维卷积神经网络的多轴工业机器人故障诊断模型正交正则化一维卷积神经网络(SRIPCNN-1D).首先,通过随机采样和Mixup对工业机器人故障数据进行增强;其次,采用正交正则化(SRIP)一维卷积神经网络(CNN-1D)将工业机器人原始运行数据进行端到端训练;最后,利用训练后的模型对工业机器人进行快速故障诊断.实验平台采用某国产机器人设备,采集力矩、速度、位置、电流等运行变量数据300万条,对诊断精度指标进行实验测试,并与WDCNN
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,广州 510006;广东工业大学计算机学院,广州 510006;东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心,广东 东莞 523808;东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
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针对工业机器人运行过程中故障诊断精度较低、速度较慢的问题,提出一种基于改进一维卷积神经网络的多轴工业机器人故障诊断模型正交正则化一维卷积神经网络(SRIPCNN-1D).首先,通过随机采样和Mixup对工业机器人故障数据进行增强;其次,采用正交正则化(SRIP)一维卷积神经网络(CNN-1D)将工业机器人原始运行数据进行端到端训练;最后,利用训练后的模型对工业机器人进行快速故障诊断.实验平台采用某国产机器人设备,采集力矩、速度、位置、电流等运行变量数据300万条,对诊断精度指标进行实验测试,并与WDCNN,CNN-1D模型进行实验对比,结果表明SRIPCNN-1 D方法可以有效诊断工业机器人故障.
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基于信息技术和科学技术飞速发展的社会背景下,加快新媒体时代到来,也给现代人们的生活方式带来很大影响,其中人们的信息接收媒介相较过去有了一些改变,像传统的媒介形式,如电视、广播、报纸等不再是大众接收新闻信息的主要渠道,取而代之的是新媒介,例如微信、微博、QQ等,但是传统媒介仍然有着一定存在价值,就报纸而言,在新闻传播工作中发挥着重要作用,不过未来报纸设计应该遵循与时俱进的创新理念,适时进行变化,这样才能维持长久生命力.
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