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公开(公告)号:CN115556099B
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202211203029.0
申请日:2022-09-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种可持续学习的工业机器人故障诊断系统与方法。所述系统不仅可以准确识别工业机器人运行中时序数据的已知模式,还可对时序数据的未知模式进行检测和持续学习,解决了故障诊断系统无法应对未知故障的难题,更加贴近实际应用需求。本方法改进了现有工业机器人故障诊断系统,在对时序数据进行预处理,模式分类的基础上,通过模式分类结果的置信度判断时序数据是否属于未知模式,若属于未知模式则采用持续学习算法更新原有的故障诊断模型,将未知模式纳入到已知模式范围中,从而达到持续学习未知模式的目的。时序数据出现未知模式通常代表着工业机器人产生新的、未知的故障,因此改进后的工业机器人故障诊断系统有效应对未知故障。
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公开(公告)号:CN115546451A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211296576.8
申请日:2022-10-21
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源异构数据融合的建筑室内疏散导航方法,包括:BIM模型数据采集模块扫描建筑室内的环境并转化为三维拓扑路网,语义信息更新模块对其进行更新得到更新后三维拓扑路网,摄像头数据采集模块对环境进行感知与获取得到安全突发事件信息,传感器数据采集模块对环境进行感知与获取处理得到安全突发事件信息;多源异构数据融合模块将三维拓扑路网或更新后三维拓扑路网与安全突发事件信息进入融合得到多源异构数据;根据多源异构数据和定位信息,路径规划模块规划出动态最优路径并显示于可视化模块。本发明在路网模型的基础上融合室内安全突发事件的动态变化,自动规避室内安全突发事件路段,为使用者提供安全高效的室内导航。
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公开(公告)号:CN115556099A
公开(公告)日:2023-01-03
申请号:CN202211203029.0
申请日:2022-09-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种可持续学习的工业机器人故障诊断系统与方法。所述系统不仅可以准确识别工业机器人运行中时序数据的已知模式,还可对时序数据的未知模式进行检测和持续学习,解决了故障诊断系统无法应对未知故障的难题,更加贴近实际应用需求。本方法改进了现有工业机器人故障诊断系统,在对时序数据进行预处理,模式分类的基础上,通过模式分类结果的置信度判断时序数据是否属于未知模式,若属于未知模式则采用持续学习算法更新原有的故障诊断模型,将未知模式纳入到已知模式范围中,从而达到持续学习未知模式的目的。时序数据出现未知模式通常代表着工业机器人产生新的、未知的故障,因此改进后的工业机器人故障诊断系统有效应对未知故障。
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