[发明专利]一种基于深度学习的工业机器人可靠性建模方法在审
| 申请号： | 201710315323.3 | 申请日： | 2017-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN107121926A | 公开（公告）日： | 2017-09-01 |
| 发明（设计）人： | 陈锦汉;余荣斌 | 申请（专利权）人： | 广东产品质量监督检验研究院 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 广州市越秀区海心联合专利代理事务所(普通合伙)44295 | 代理人： | 王洪娟 |
| 地址： | 510331 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的工业机器人可靠性建模方法，包括以下步骤通过限制玻尔兹曼机RBM构建深度神经网络DNN；利用对比散度快速学习算法训练RBM、DNN，并对训练结果进行评估；输入评估对象工业机器人的加速退化原始数据，构建加速退化模型，预测正常工作条件下其预期工作寿命及可靠性。方法基于深度学习理论，非常适合智能工业机器人服役可靠性检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工业 机器人 可靠性 建模 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的工业机器人可靠性建模方法，其特征是包括以下步骤：通过限制玻尔兹曼机RBM构建深度神经网络DNN；利用对比散度快速学习算法训练RBM、DNN，并对训练结果进行评估；输入评估对象工业机器人的加速退化原始数据，构建加速退化模型，预测正常工作条件下其预期工作寿命及可靠性。
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