基于时变隐马尔科夫模型的机器人故障预测

针对多机器人系统的应用场景,提出了Weibull分布和隐马尔科夫模型相结合的多机器人系统故障预测方法。首先,根据机器人的无故障运行时间估算出机器人可靠性的Weibull分布模型;然后对机器人运动数据采用小波包变换的方法进行特征提取,并训练好状态评估模型,将经过特征提取后的待诊断数据输入训练好的状态评估模型,实现性能评价功能;最后,使用隐马尔科夫模型中期望最大化算法(expectationmaximization,EM)结合Weibull分布进行故障预测模型的训练。通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。