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      近日，中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所在工業(yè)機器人故障診斷領(lǐng)域取得研究進(jìn)展?？蒲袌F隊提出了基于生成對抗網(wǎng)絡(luò )的工業(yè)機器人變工況故障診斷方法，有效提升了傳統數據驅動(dòng)工業(yè)機器人故障診斷算法的泛化能力。相關(guān)研究成果發(fā)表在儀器和測量領(lǐng)域IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement。

      工業(yè)機器人被稱(chēng)為“制造業(yè)皇冠頂端的明珠”，其研發(fā)制造應用是衡量一個(gè)國家科技創(chuàng )新和高端制造水平的重要標志。目前，工業(yè)機器人精度退化和設備故障問(wèn)題突出，給企業(yè)安全生產(chǎn)和經(jīng)濟效益造成巨大負面影響。當前，隨著(zhù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)大數據技術(shù)的進(jìn)步，以機器學(xué)習特別是深度學(xué)習為代表的數據驅動(dòng)方法已經(jīng)成為工業(yè)機器人故障診斷研究的熱點(diǎn)。然而，工業(yè)機器人實(shí)際運行過(guò)程中，轉速和負載處于持續改變過(guò)程中，嚴重影響了數據驅動(dòng)方法的診斷性能。

      針對上述問(wèn)題，沈陽(yáng)自動(dòng)化所工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò )與系統研究室提出了基于深度感知對抗域自適應的工業(yè)機器人變工況故障診斷方法。該方法借助感知損失最小化技術(shù)有效緩解了工業(yè)機器人工況變化帶來(lái)的對抗訓練不穩定問(wèn)題；在模型性能評價(jià)過(guò)程中，首次引入遷移任務(wù)難度這一關(guān)鍵維度信息，進(jìn)一步完善了遷移學(xué)習模型性能評價(jià)體系。搭建了工業(yè)機器人健康監測平臺，對工業(yè)機器人三種典型遷移場(chǎng)景（僅負載改變、僅轉速改變以及負載、轉速同時(shí)改變）的遷移難度進(jìn)行了量化評估，并在三種遷移場(chǎng)景下對比了所提出方法與深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )和生成對抗網(wǎng)絡(luò )的性能，結果表明，所提出方法在遷移難度大的場(chǎng)景下體現出明顯優(yōu)勢。與此同時(shí)，考慮到故障診斷過(guò)程中需要同時(shí)采集來(lái)自機器人本體和控制器的數據，為了提高工業(yè)機器人數據預處理效率，提出了基于時(shí)間戳映射的工業(yè)機器人數據篩選策略。上述研究成果有效提升了數據驅動(dòng)裝備故障診斷方法的泛化能力，對于提升工業(yè)機器人平均故障間隔時(shí)間、縮短單臺機器人維修工期、降低全壽命周期運維成本具有現實(shí)意義。