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摘要
本发明提供了一种可持续学习的工业机器人故障诊断系统与方法。所述系统不仅可以准确识别工业机器人运行中时序数据的已知模式,还可对时序数据的未知模式进行检测和持续学习,解决了故障诊断系统无法应对未知故障的难题,更加贴近实际应用需求。本方法改进了现有工业机器人故障诊断系统,在对时序数据进行预处理,模式分类的基础上,通过模式分类结果的置信度判断时序数据是否属于未知模式,若属于未知模式则采用持续学习算法更新原有的故障诊断模型,将未知模式纳入到已知模式范围中,从而达到持续学习未知模式的目的。时序数据出现未知模式通常代表着工业机器人产生新的、未知的故障,因此改进后的工业机器人故障诊断系统有效应对未知故障。
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