基于数据融合和改进MoCo的工业机器人抖动原因识别

摘要： 实际工程中工业机器人受关节控制参数不佳易引起末端抖动，抖动原因识别有助于定位关节异常及优化控制。而工业机器人抖动原因识别存在周期信号冗余度高、抖动方向多及抖动状态样本标签缺失的问题，故提出基于数据融合和改进动量对比学习(MoCo)的工业机器人抖动原因识别方法。首先，对工业机器人末端各传感器数据依次进行数据降维、数据扩充、水平拼接融合及降维，构建充足且全面反映抖动方向及状态信息的...