基于深度学习的工业机器人故障预测与智能诊断方法研究

波 赵(山东新沙单轨运输装备有限公司，中国)

摘要

工业机器人运行的稳定性直接关系到智能制造的效率与质量。传统依赖人工经验或浅层模型的故障诊断方法在复杂环境下准确性与实时性不足。深度学习凭借自动特征提取与复杂模式识别能力，为故障预测与诊断提供了新思路。本文从传感器数据获取、特征表示、模型构建与诊断优化等方面进行分析，重点评估卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、图神经网络（GNN）及迁移学习的应用效果。结合实验与工程案例，结果表明深度学习方法在预测准确率、自适应性和实时响应方面显著优于传统方法。研究认为，未来需加强数据质量控制、多模态融合、模型轻量化与工业互联网结合，以实现工业机器人全生命周期的智能监测与预测维护。

关键词

工业机器人；深度学习；故障预测；智能诊断

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/hgyjxjz.v3i9.32494