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计算机测量与控制!
!!#$!$%!测试与故障诊断
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基于参数联合优化W)/5W)的
工业机器人旋转部件故障诊断方法
王晓蓥李帅永
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!河海大学物联网工程学院江苏常州$
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重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室重庆!,###)
摘要针对因工业机器人旋转部件故障诊断模型最优参数难以自适应确定导致故障识别率低的问题提出了一种参数联
合优化的g:-[Jg:的工业机器人旋转部件故障诊断方法$提出了一种基于遗传变异的改进灰狼算法该算法采用E4T641混
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沌映射进行种群初始化将非线性因子引入位置更新公式并利用遗传变异策略解决算法陷入局部最优时的停滞现象$基于
该算法对g:-和Jg:进行参数联合优化$利用参数优化的g:-对故障信号进行分解对所得的本征模态函数计算改进样本
熵以构成特征向量再输入至参数优化的Jg:完成工业机器人旋转部件的故障诊断$仿真和实验结果表明文章方法能够准
确地进行故障诊断在信号无噪和含噪的条件下准确率最高均达%##_较H:-:--8=L8g:-等,种方法具有更
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关键词故障诊断$变分模态分解$支持向量机$灰狼算法$工业机器人
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