【摘 要】
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针对广义频率响应函数(GFRF)在故障诊断中存在计算量大、无法满足系统对诊断实时性要求的问题,提出基于非线性输出频率响应函数(NOFRF)的工业机器人驱动系统故障诊断方法。该
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61573272);陕西省重点研发计划资助项目(2017GY-040)
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针对广义频率响应函数(GFRF)在故障诊断中存在计算量大、无法满足系统对诊断实时性要求的问题,提出基于非线性输出频率响应函数(NOFRF)的工业机器人驱动系统故障诊断方法。该方法构建系统一维频谱函数的辨识模型,将系统的输出频谱与估计频谱进行比较求出残差,根据残差大小改变辨识步长迭代出前4阶频谱;对获取到的4阶频谱进行逐阶采样,每阶频谱采集10个数值,共40个频谱构成40维特征矢量,将其作为系统的故障特征输入核主成分分析方法(KPCA)进行压缩,通过计算主元累计贡献率将高维数据压缩至3维,降低变量之间的非线
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