北京
摘要
针对工业机器人出厂检测场景自动化异常检测的需求，提出一种基于TCN-Transformer的工业机器人自动异常检测方法。设计基于TCN-Transformer的工业机器人动力学建模方法，将工业机器人各关节实时角度、角速度和角加速度输入TCN-Transformer模型进行逆动力学求解生成自适应实时工况的各关节标准电流信号，将其与实时电流信号进行相似度量实现自适应异常检测。构建云边协同的工业机器人自动异常检测系统，对生产测试区的工业机器人自动获取信息、采集实时数据和自动异常检测。并进行工业机器人多工况实验、关节异常注入实验和系统压力测试，验证了该动力学建模方法自适应生成标准数据有较高的准确性，该异常检测方法能够定位异常关节并与异常程度有较高的一致性，该系统能够为大批量工业机器人集群提供稳定准确高效的自动异常检测。
责任编辑：赵子祎
责任校对：恽海艳
审 核：张 彤
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