计算机应用

作者：周玉彬, 肖红, 王涛, 姜文超, 熊梦, 贺忠堂

单位：1.广东工业大学 计算机学院，广州 510006；2.广东工业大学 自动化学院，广州 510006；3.中国科学院 云计算产业技术创新与育成中心，广东 东莞 523808

关键词：MPdist,长短时记忆网络,相似性度量,健康指标构建,剩余寿命预测

基金：国家重点研发计划项目(2018YFB1004202);国家自然科学基金委员会-广东省人民政府联合基金资助项目(U2001201);广东省自然科学基金面上项目(2020A1515010890);广东省科技计划项目(2019B010139001);广州市科技计划项目(201902020016);2019年佛山市核心技术攻关项目(1920001001367)

针对工业机器人机械轴健康管理中检测效率和精准度较低的问题，提出了一种机械轴运行监控大数据背景下的基于动作周期退化相似性度量的健康指标（HI）构建方法，并结合长短时记忆（LSTM）网络进行机器人剩余寿命（RUL）的自动预测。首先，利用MPdist关注机械轴不同动作周期之间子周期序列相似性的特点，并计算正常周期数据与退化周期数据之间的偏离程度，进而构建HI；然后，利用HI集训练LSTM网络模型并建立HI与RUL之间的映射关系；最后，通过MPdist-LSTM混合模型自动计算RUL并适时预警。使用某公司六轴工业机器人进行实验，采集了加速老化数据约1 500万条，对HI单调性、鲁棒性和趋势性以及RUL预测的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）、误差区间（ER）、早预测（EP）和晚预测（LP）等指标进行了实验测试，将该方法分别与动态时间规整（DTW）、欧氏距离（ED）、时域特征值（TDE）结合LSTM的方法，MPdist结合循环神经网络（RNN）和LSTM等方法进行比较。实验结果表明，相较于其他对比方法，所提方法所构建HI的单调性和趋势性分别至少提高了0.07和0.13，RUL预测准确率更高，ER更小，验证了所提方法的有效性。

来源：2021年第11期

《计算机应用》期刊编辑部

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