[发明专利]一种基于回归神经网络的装配扭矩监测系统及监测方法有效
| 申请号： | 202011365025.3 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112486320B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 陈成军;黄凯;李东年;赵正旭;高玮;洪军 | 申请（专利权）人： | 青岛理工大学 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06F3/0346;G01L3/00;G01C21/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 福州科扬专利事务所(普通合伙) 35001 | 代理人： | 魏珊珊 |
| 地址： | 266000 山东省青岛*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于回归神经网络的装配扭矩监测系统及监测方法，其中系统包括可穿戴测量设备、扭矩回归模块和计算机；可穿戴测量设备包括无线通信单元、肌肉测量单元和惯性测量单元；肌肉测量单元和惯性测量单元分别采集操作人员在装配过程中产生的sEMG信号和惯性信号，通过无线通信单元发送至计算机；还包括扭矩样本采集装置，用于采集操作人员对装配体样本进行装配过程中产生的扭矩信息并发送至计算机上；计算机包括回归神经网络模型，所述计算机将sEMG信号和惯性信号作为输入，扭矩信息作为输出，对回归神经网络模型进行训练，得到扭矩监测模型；扭矩回归模块嵌入有扭矩监测模型，用于通过sEMG信号和惯性信号计算装配扭矩并反馈给操作人员。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 回归 神经网络 装配 扭矩 监测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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