【摘 要】
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针对工业机器人故障导致的生产浪费和安全问题，提出了一种基于递归神经网络（RNN）的工业机器人故障可跟踪预测方法、，结合RNN模型的时间序列自适应学习能力，设计了基于聚类分析的关
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针对工业机器人故障导致的生产浪费和安全问题，提出了一种基于递归神经网络（RNN）的工业机器人故障可跟踪预测方法、，结合RNN模型的时间序列自适应学习能力，设计了基于聚类分析的关键影响因子提取方法，提升了预测的召回率和准确率，借助于专家系统的解释器机制，实现了故障定位功能。实验表明，相对于无关键影响因子提取的RNN模型，此方法将故障预测能力提升了l倍以上，且最多能够提前20min给出故障告警，解释器故障定位的平均准确率为87．1l％，为维护人员发现和解决故障提供了有力的保障。
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