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【環(huán)球網(wǎng)科技綜合報道】6月27日消息，記者從中科院官網(wǎng)了解到，近日，中國科學(xué)院沈陽自動化研究所研究團隊在工業(yè)機器人故障診斷領(lǐng)域取得研究進展，提出了基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)機器人變工況故障診斷方法，有效提升了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動工業(yè)機器人故障診斷算方法的泛化能力。

據(jù)悉，相關(guān)研究成果發(fā)表在《IEEE Transactions onInstrumentation and Measurement》上。

當(dāng)前，隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的進步，以機器學(xué)習(xí)特別是深度學(xué)習(xí)為代表的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法已經(jīng)成為工業(yè)機器人故障診斷研究的熱點。然而，工業(yè)機器人實際運行過程中，轉(zhuǎn)速和負載處于持續(xù)改變過程中，嚴重影響了數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的診斷性能。

針對上述問題，研究人員提出了基于深度感知對抗域自適應(yīng)的工業(yè)機器人變工況故障診斷方法。該方法借助感知損失最小化技術(shù)，有效緩解了工業(yè)機器人工況變化帶來的對抗訓(xùn)練不穩(wěn)定問題；在模型性能評價過程中，首次引入遷移任務(wù)難度這一關(guān)鍵維度信息，進一步完善了遷移學(xué)習(xí)模型性能評價體系。該研究還搭建了工業(yè)機器人健康監(jiān)測平臺，對工業(yè)機器人三種典型遷移場景（僅負載改變、僅轉(zhuǎn)速改變以及負載、轉(zhuǎn)速同時改變）的遷移難度進行了量化評估，并在三種遷移場景下對比了所提出方法與深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)的性能，結(jié)果表明，所提出方法在遷移難度大的場景下體現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。

據(jù)介紹，考慮到故障診斷過程中需要同時采集來自機器人本體和控制器的數(shù)據(jù)，為了提高工業(yè)機器人數(shù)據(jù)預(yù)處理效率，研究提出了基于時間戳映射的工業(yè)機器人數(shù)據(jù)篩選策略。研究成果有效提升了數(shù)據(jù)驅(qū)動裝備故障診斷方法的泛化能力，對于提升工業(yè)機器人平均故障間隔時間、縮短單臺機器人維修工期、降低裝備全壽命周期運維成本具有現(xiàn)實意義。