一种机器人关节传感器和执行器故障诊断方法及系统

摘要

本发明公开了一种机器人关节传感器和执行器故障诊断方法及系统，该故障诊断方法包括：获取传感器和执行器正常运行时的运行数据和出现预设类型故障时的运行数据，构建训练样本集；采用训练样本集训练预设的故障诊断模型；其中，故障诊断模型为深度残差网络模型，其输入为运行数据，输出为运行情况；采集待故障诊断的机器人关节系统中传感器和执行器的实时运行数据，并将所采集到的实时运行数据输入训练好的故障诊断模型中，以实现故障诊断。本发明为工业机器人的故障诊断开拓了新的思路，提高了机器人运行的可靠性以及稳定性，推动了智能诊断算法在机器人领域的应用，具有一定的科学意义。