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基于小波包和LSTM神经网络技术的机器人预测性维护策略研究

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为实现对工业机器人伺服电机故障的实时监测,以进行及时维护,采用小波包变换与LSTM相结合的方式进行预测性维护,并利用小波包对预处理的信息进行分析,提取其故障特征并以故障特征作为训练样本.通过对某厂工业机器人进行的数据分析,表明该模型的预测精度高于现有的分类预测方法.

黄庆归

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河南工业大学,河南郑州 450001

LSTM 预测性维护 工业机器人

2024

10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2024.01.21

设备管理与维修
中国机械工程学会 北京卓众出版有限公司

设备管理与维修

影响因子：0.13
ISSN：1001-0599
年,卷(期)：2024.(1)
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