10.15918/j.tbit1001-0645.2015.04.014
基于确定学习的机器人故障诊断
针对存在扰动的机器人系统,提出了一种基于确定学习的故障诊断方法.基于确定学习理论,采用RBF神经网络获取正常模式和各种故障模式下的系统动态知识,并将学到的知识以常数神经网络权值的形式存储于模式库中.诊断过程不再需要重新训练神经网络,而是对已学知识的再利用,并运用动态模式识别的方法实现故障的快速检测与分离.仿真验证了所提方法的正确性和有效性.
故障诊断、确定学习、机器人、动态模式识别
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TP389.1(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61075082;60934001;广东省战略性新兴产业专项资助项目2012A080304012
2015-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
403-408,413
