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基于PCA-ELM算法的工业机器人RV齿轮箱故障诊断

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以RV齿轮箱为对象,设计了一种基于主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)组合的故障诊断方法:利用PCA良好稳定性的优势来实现对ELM鲁棒性的优化,并开展故障诊断测试.研究结果表明,PCA-ELM能够检测故障种类,可以达到较高准确率,同样处理时可以大幅缩短时间.该研究在RV齿轮箱早期故障排出方面具有很好的价值,高效率地节约工业机器人成本.
RV Gearbox Fault Diagnosis of Industrial Robot Based on PCA-ELM Algorithm
A fault diagnosis method based on principal component analysis(PAC)and Extreme Learning Machine(ELM)is designed for RV gear box.The advantage of PCA's good stability is used to optimize the robustness of ELM and carry out fault diagnosis tests.PCA-ELM can detect the type of fault,which can achieve a high accuracy,and also greatly shorten the processing time.This research has a good value in the early fault removal of RV gear box,and can save the cost of industrial robots with high efficiency.

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刘河星

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郑州工业应用技术学院机电工程学院,河南 郑州 451150

工业机器人 RV齿轮箱 故障诊断 主成分分析 极限学习机

河南省普通高校学科建设资助项目

豫财教202116

2024

现代工业经济和信息化

现代工业经济和信息化

影响因子:0.485
ISSN:
年,卷(期):2024.14(6)
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