摘要：工业机器人在工业生产中应用广泛，其故障会造成生产停滞等严重后果，传统故障诊断方法存在诸多不足，为解决这一问题，利用深度学习技术展开研究。通过采集工业机器人振动信号，运用小波变换和信息能量熵进行特征提取，构建能量熵归一化特征向量，基于此建立深度置信网络（DBN）模型，并结合DSmT理论进行决策层融合。实验表明，该方法在KR - 3 - R540机器人上故障识别准确率达94.3%，为工业机器人故障诊断与预测提供了新途径，有助于提升生产安全性和效率。

关键词：工业机器人；故障诊断；故障预测；深度学习；DSmT理论

引言

在工业智能化快速发展的当下，工业机器人已成为生产线上的核心力量，但工业机器人一旦发生故障，不仅会使生产中断，还可能引发安全事故。传统故障诊断与预测手段难以满足现代工业对高效、稳定生产的需求。在此背景下，深度学习技术的兴起为解决这一难题带来新契机。如何将深度学习技术深度融入工业机器人故障诊断与预测，提升生产的智能化与可靠性，成为关键问题。深入探究这一技术应用，对推动工业高质量发展意义非凡。

一、工业机器人故障诊断与预测技术的理论基础

（一）深度学习技术概述

深度置信网络（DBN）作为深度学习的典型代表，在该领域发挥着关键作用，DBN由多个受限玻尔兹曼向量机（RBM）叠加构成，通过逐层训练不断优化权重和参数。以某工业生产场景为例，在对上千组工业机器人运行数据的分析中，DBN模型成功识别出多种潜在故障模式。其正向非监督式训练能够初步挖掘数据特征，反向微调则进一步提高模型的准确性。在实际应用中，DBN可快速处理振动信号、电流信号等多源数据，为故障诊断与预测提供有力支持，有效提升工业生产的智能化水平和安全性。

（二）多源信息融合技术

多源信息融合技术是实现工业机器人精准故障诊断与预测的重要手段，它整合来自不同传感器、不同类型的数据，包括振动、温度、压力等信息，从多个维度全面反映机器人的运行状态。在实际工业环境中，工业机器人往往配备多种传感器，如加速度传感器、温度传感器等，每秒可产生大量数据【1】。通过数据层融合，能直接对原始数据进行整合，保留数据细节；特征层融合则提取数据特征，减少数据量的同时保留关键信息；决策层融合依据多种信息进行综合决策，提高诊断和预测的可靠性。在某汽车制造工厂，多源信息融合技术结合了机器人关节振动数据、电机温度数据以及控制系统反馈数据，准确判断出机器人潜在故障风险，避免了生产中断，大幅提高了生产效率和产品质量。

（三）振动信号处理技术

工业机器人在运行时，其关节和末端执行器的振动信号蕴含着丰富的故障信息，但易受环境噪声、机械共振等因素干扰。小波变换作为先进的信号处理方法，可有效对振动信号进行去噪和特征提取。通过合理选择小波基和分解层数，能够精准地从振动信号中分离出不同频率成分。在某机械加工车间的实际案例中，针对工业机器人的振动信号，采用特定小波基进行7层小波包分解，成功获取了信号的时频特征。基于这些特征计算能量熵并进行归一化处理，构建出能量熵归一化特征向量，为后续基于深度学习的故障诊断与预测模型提供了高质量的数据基础，显著提升了故障诊断与预测的准确性 。

二、基于深度学习的工业机器人故障诊断与预测模型构建

（一）实验平台搭建与数据采集

为支撑工业机器人故障诊断与预测技术研究，搭建专业实验平台并科学采集数据是关键。选用KR-3-R540机器人，其轴数6、额定载荷2kg，工作空间体积0.61m³。配备激振器模拟关节故障，在关节1 - 5处安装单项加速度传感器，末端执行器处安装三项加速度传感器。实验时，机器人在3种不同速度（30%、50%、70%最大速度）下，沿10条随机设定的闭环运动轨迹运行【2】。每次运行20s，采集振动信号。由于机器人运动频率约100Hz、共振频率约2200Hz，采集的信号受干扰，故利用模态分析确定频率范围，设计高低通滤波器。低通滤波频率设为100Hz，高通滤波频率设为2200Hz。经滤波处理后，以0.1s为样本长度分割数据，得到240000个实验样本，涵盖正常与多种故障状态，为后续模型构建提供丰富且可靠的数据基础。

（二）故障诊断模型构建

以滤波后的振动信号为依据，运用小波变换和信息能量熵理论构建能量熵归一化特征向量。经多次试验，确定小波包层数为7、小波基为db1，每个样本可构建含128个元素的特征向量。采用深度置信网络（DBN）构建模型，精细初始化参数，模型层数和迭代次数参考经验与实际训练效果确定，迭代次数100次，反向调优次数从100次起以倍数叠加至1000次。底层输入样本维度128，上层输出标签维度6。权重矩阵按N（0，0.01）正态分布初始化，正向训练学习率0.1，反向微调学习率0.01，动量因子0.9。将样本按4：1分为训练集（192000个样本）和测试集（48000个样本），训练优化DBN网络参数，测试集验证模型，为故障诊断提供有力支持。

（三）故障预测模型拓展

在故障诊断模型基础上拓展故障预测模型，能有效预防工业机器人故障，保障生产连续性，引入长短期记忆网络（LSTM），利用其处理时间序列数据的优势，结合工业机器人的历史运行数据进行分析【3】。收集机器人长时间的振动信号、电机电流、温度等多源数据，整理成时间序列，对数据进行归一化等预处理，使其具备可比性。将处理后的数据输入融合DBN和LSTM的模型，DBN负责提取深度特征，LSTM依据特征预测未来运行状态。通过对大量历史数据（如数千组数据）的迭代训练，不断优化模型参数。当模型预测到潜在故障时，提前发出预警，给出故障类型和预计时间，便于企业提前维护，减少损失，推动工业生产智能化升级。

结语

工业机器人故障诊断与预测技术的研究，对保障工业生产稳定运行意义重大，通过搭建实验平台采集数据，运用深度学习相关技术，构建基于DBN和DSmT的故障诊断模型，以及拓展故障预测模型，为工业机器人故障诊断与预测提供了有效方案。实验验证了模型的有效性，提高了故障识别准确率。未来还需进一步优化模型，提升故障零部件识别能力，对比更多融合规则，并在不同品牌型号机器人上验证适用性。

参考文献

[1]罗巍，基于深度学习理论的工业机器人智能故障诊断技术研究.四川省，宜宾吉林大学研究院，2023-06-23.

[2]杨威.基于数据不平衡的工业机器人柔性部件故障诊断研究[D].吉林大学，2023.

[3]曹雪山.基于深度学习的工业机器人故障诊断技术研究[D].河北工程大学，2021.