多尺度混合卷积诊断网络

噪声下原位诊断精度97%

专为谐波减速器多尺度特性设计，从含工业噪声的原位多通道信号中提取更全面互补的故障特征，无需拆解机器人即可诊断。

YiMing, He · Chen, Jihong · 周兴 · Huang, Shifeng

Journal of Manufacturing Systems 2023

参数信息

诊断准确率

97.08 %

技术优势

多尺度特征提取

专为多尺度特性的谐波减速器设计，能从复杂信号中提取更全面互补的故障特征。

诊断更准

在真实工业机器人数据集上达到97.08%的诊断准确率，优于经典和部分最先进的深度学习方法。

原位可用

无需拆解机器人即可诊断，避免生产线停机。

应用场景

• 工业机器人健康监测：无需拆解机器人的原位诊断，减少产线停机。
• 预测性维护传感器：从含噪信号中提取故障特征，实现准确预警。
• 多通道振动信号处理：多尺度卷积网络处理多通道振动信号。
• 传动机构故障预警：针对谐波减速器故障，提高诊断精度。