[发明专利]基于混合深度神经网络的谐波减速器功率实时预测方法及系统在审
| 申请号： | 202110672801.2 | 申请日： | 2021-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN113297704A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 陶建峰;李彬;覃程锦;刘成良;丁浩伦;余宏淦 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;上海智能制造功能平台有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于混合深度神经网络的谐波减速器功率实时预测方法及系统，包括：搭建谐波减速器加速寿命试验平台，采集谐波减速器的运行及监测参数；基于采集到的运行及监测参数构造数据集，并对数据集进行预处理；将预处理后的数据集按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集；利用训练集训练混合深度神经网络，得到训练后的混合深度神经网络；利用训练后的混合深度神经网络预测验证集的功率信号，计算验证集数据的预测误差，当预测误差未满足预设要求时，调整训练后的混合深度神经网络的超参数，直至预测误差满足预设要求；将对应测试集数据输入调整后训练好的混合深度神经网络，对下一时刻功率信号进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 深度 神经网络 谐波 减速器 功率 实时 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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