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工业机械臂 LSTM 故障检测 - 人工智能垂直领域工程项目案例库
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信息和通信技术的最新发展催生了 **智能工厂** 的概念。为了实现智能工厂,需要各种技术,如传感器、网络、云计算和机器人,以使生产活动具有适应性和灵活性,从而提高生产力。对工厂设施和其中的部件进行状态监测,并预测故障以提前解决故障,可以大大提高整个制造过程的可靠性和生产率。 LSTM 改进了典型的 RNN,通常用于处理时间序列数据,例如语音识别或自然语言处理。LSTM 可以通过配置遗忘门、输入门和输出门来调整神经元内的信息量,从而克服梯度消失问题。遗忘门决定了来自前一个单元格的多少信息应该被遗忘。输入门决定当前输入值将接收多少信息,而输出门决定从神经元传输多少信息。使用这三个门,可以通过长时间存储有用信息并忘记无用信息来创建良好的输出。 在本案例中,机械臂故障被定义为 `在加工过程中掉落加工产品`。故障原因存在与操纵器上的真空喷射器。真空喷射器使产品被机械手吸住。如果高压空气充气到喷射器中,操纵器尖端将变为真空。然后,将加工产品固定到操纵器尖端。如果喷射器体中有间隙或软管中有孔,则工件将在该过程中掉落。 ============================================= 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
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