【摘 要】
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传统双输出多维度3D打印并联机器人故障定位方法,不能提取故障信号的高阶谱特征量,导致故障定位准确性较差,提出基于谱特征分析的双输出多维度3D打印并联机器人故障定位检测
【基金项目】
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湛江幼儿师范专科学校科学研究项目(ZJYZQN201914)
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传统双输出多维度3D打印并联机器人故障定位方法,不能提取故障信号的高阶谱特征量,导致故障定位准确性较差,提出基于谱特征分析的双输出多维度3D打印并联机器人故障定位检测方法,采用大数据传感信息感知方法采集故障原始样本信息,引入模糊分类识别方法,实现信息融合,并提取故障信号的高阶谱特征量,通过神经网络学习方法获取故障数据的关联特征量,结合谱特征聚类分析方法与人工神经网络学习算法,实现故障定位的自适应寻优与检测优化。仿真结果表明,所提方法的双输出多维度3D打印并联机器人故障定位准确度较高,自适应性能较好,能够有
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