公开(公告)号：CN107817787B

公开(公告)日：2020-04-28

申请号：CN201711221941.8

申请日：2017-11-29

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 万加富 ,  尹博星 ,  李迪 ,  陈宝通

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的智能产线机械手故障诊断方法，采用Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System,分布式文件系统)实现海量历史数据存储，并开发了一套面向智能产线机械手的故障诊断系统。该方法利用HDFS上存储的机械手历史数据，首先提取机械手的属性数据，作为算法模型的输入特征，其次基于Spark的MLlib对历史数据进行数据建模，然后利用模型对实时数据预测与分析，最后将实现机械手故障诊断。采用本发明，能够提高机械手故障诊断效率与水平，更好地保证机械手的运行状态，减小经济损失。

公开(公告)号：CN107817787A

公开(公告)日：2018-03-20

申请号：CN201711221941.8

申请日：2017-11-29

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 万加富 ,  尹博星 ,  李迪 ,  陈宝通

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的智能产线机械手故障诊断方法，采用Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System,分布式文件系统)实现海量历史数据存储，并开发了一套面向智能产线机械手的故障诊断系统。该方法利用HDFS上存储的机械手历史数据，首先提取机械手的属性数据，作为算法模型的输入特征，其次基于Spark的MLlib对历史数据进行数据建模，然后利用模型对实时数据预测与分析，最后将实现机械手故障诊断。采用本发明，能够提高机械手故障诊断效率与水平，更好地保证机械手的运行状态，减小经济损失。