陈翀
- 作品数：4 被引量：1H指数：1
- 供职机构：广东工业大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 用于工业机器人的增强图注意力网络故障诊断算法
- 2024年
- 工业机器人的平稳运行是智能制造的核心需求。针对工业机器人运行数据中特征隐含和易受噪声干扰导致故障诊断准确率不足以及低效的问题,提出一种用于工业机器人的金字塔注意力增强的图注意力网络故障诊断方法;通过将数据转化为图结构,利用图注意提取的多尺度特征与金字塔注意力结合,提升单一故障和复合故障诊断的准确率与缩短其训练时间。实验平台采用某国产机器人设备,通过采集不同故障类型的反馈电流数据对诊断精度进行实验测试,与改进图注意网络(GATv2)、图卷积网络(GCN)、图切比雪夫网络(ChebyNet)等主流模型进行对比,结果表明,提出的模型可有效提升工业机器人故障诊断准确率和效率。
- 毛栋陈翀王涛程良伦
- 关键词：工业机器人故障诊断
- 一种管桩生产养护过程效能优化控制系统
- 本发明公开一种管桩养护过程的效能优化控制系统，包括系统检测模块、参数设置模块、执行模块、交流接触器和PLC控制器，系统检测模块通过PLC控制器与参数设置模块连接，PLC控制器通过交流接触器接执行模块；系统检测模块用于管桩...
- 程良伦陈翅刚陈翀剪欣李斌
- 文献传递
- 大曲率船体外板加工成型工艺多轴联动控制系统研究
- 船体外板加工成型是船舶制造关键工艺之一，传统的手工弯板作业已经无法满足现代化造船需要。为了保证弯板质量、降低劳动力强度、提高生产效率，适应先进制造技术的发展需求，实现自动化弯板已经成为必然趋势。本课题针对船体艏艉等部位曲...
- 陈翀
- 关键词：运动学建模五轴联动水火弯板
- 基于半监督学习Informer算法的工业机器人故障诊断方法
- 2024年
- 在工业领域中,六轴机器人的故障监测数据难以收集大量的故障标签数据。传统的智能诊断方法通常依赖于大规模有标签数据的监督学习,但这在实际应用中存在局限。在解决这一问题的同时,针对单一模型特征提取能力不足、分类性能差的问题,结合半监督学习机制与Informer在处理时序数据的优势,提出一种基于半监督学习和概率稀疏注意力的Informer网络架构,实现对少量有标签数据和大量未标签数据的深度学习,以实现对设备故障的精准诊断。对多组真实环境下采集的工业六轴机器人试验数据进行验证,并与CNN、LSTM、GRU 3种深度学习网络对不同故障程度的辨识能力进行比较。结果表明,在无标签数据为100%组的对比实验中所提出方法的故障诊断准确率达到了90%,同时具有更高的分类准确率和更快的收敛速度;在10%标签数据的条件下所提出方法可实现的诊断准确率达到89.7%。
- 宋俊杰陈翀王涛程良伦
- 关键词：故障诊断半监督学习工业机器人
