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支持向量数据描述模型的训练方法及运行状态检测方法

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本申请提供一种支持向量数据描述模型的训练方法及运行状态检测方法，涉及机械臂技术领域。该方法包括：获取至少一个样本机械臂在多个转速下对应的运动信号，以及各样本机械臂对应的状态标签；根据各样本机械臂在各转速下对应的运动信号，确定各样本机械臂在各转速下分别对应的能熵比，并且根据各样本机械臂在各转速下对应的能熵比构建运动特征矩阵；基于主成分分析算法对运动特征矩阵进行特征融合处理，得到关键参数矩阵；根据关键参数矩阵，构建训练样本集合；基于训练样本集合以及训练样本集合中各训练样本对应的状态标签训练得到目标支持向量数据描述模型。应用本申请实施例，可以综合评估待测机械臂在多转速工况下的整体运行状态。

著录项

公开/公告号CN115122311A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-30

原文格式PDF
申请/专利权人成都卡诺普机器人技术股份有限公司;
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申请/专利号CN202210653653.4
发明设计人李祥;李大;王鸿森;
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申请日2022-06-09
分类号B25J9/08;B25J9/16;B25J18/00;G06K9/62;
代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人曹瑞敏
地址 610002 四川省成都市成华区华泰路42号
入库时间 2023-06-19 16:59:43

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法律状态
2022-09-30

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发明专利申请公布

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