一种基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法

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中文摘要：本发明属于工业机器人性能测试领域，并具体公开了一种基于前馈神经网络的工业机器人整机性能预估方法，其包括如下步骤：S1构建工业机器人整机性能影响模型架构并进行性能测试以获取相应的输入参数和输出参数，其中，输入参数为工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数，输出参数为工业机器人整机性能参数；S2对输入参数和输出参数进行归一化处理，并利用归一化后的数据对神经网络模型进行训练以获得整机性能预估网络模型；S3将待测试的工业机器人核心零部件性能参数及环境影响参数代入所述整机性能预估网络模型中以获得工业机器人整机性能参数。本发明可实现工业机器人整机性能的预估，具有适用性广，预估准确等优点。

申请号：

CN201910807079.1

公开号：

CN110569588A

专利类型：

发明专利

申请日：

2019-08-29

公开日：

2019-12-13

IPC分类：

G06F17/50(2006.01)

申请人：

华中科技大学

发明人：

谢鹏、叶伯生、帅思远、饶阿龙、张文彬、陶婕妤、谭朝

主申请人地址：

430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

国别省市代码：

中国(CN)