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申请/专利权人：佛山智能装备技术研究院
摘要：本发明涉及机器人异常检测领域，公开了一种基于ASO‑SVDD的多目标优化工业机器人异常检测方法，包括S1：采集机器人的运行数据信号；S2：将采集的运行数据信号进行分解得到若干基本模态分量信号和一个残差值信号；S3：将去噪处理后的若干基本模态分量信号和一个残差值信号进行重构得到去噪信号；S4：将预处理信号通过ASO‑SVDD方法进行寻优，输出准确率最高的超球模型。通过将数据信号进行分解，得到若干基本模态分量信号，再找出若干基本模态分量信号的噪音临界点，将含有噪音的若干基本模态分量信号进行去噪处理，这种处理方法能够最大限度的保留数据信号原本的特征，确保数据信号不会失真。
主权项：1.一种基于ASO-SVDD的多目标优化工业机器人异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集机器人的运行数据信号；S2：将采集的运行数据信号进行分解得到若干基本模态分量信号和一个残差值信号，找出若干基本模态分量信号的临界点，根据临界点对若干基本模态分量信号进行去噪处理；S3：将去噪处理后的若干基本模态分量信号和一个残差值信号进行重构得到去噪信号，将去噪信号进行时域降维重构，得到预处理信号；S4：将预处理信号通过ASO-SVDD方法进行寻优，输出准确率最高的超球模型，并通过该超球模型判断机器人工作状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 佛山智能装备技术研究院 一种基于ASO-SVDD的多目标优化工业机器人异常检测方法
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