摘要： 机器人已广泛应用于汽车涂胶生产线，其突发故障会对生产节拍与成本造成很大的影响。目前，机器人本体的齿轮箱故障一般采用事后维修，因此迫切需要实施预防性维护措施。针对当前齿轮箱故障预测困难的问题，通过传感器采集齿轮箱的状态信息，建立故障预测深度学习模型，识别出可能导致故障的异常模式，从而实现故障的预测。首先建立基于生成对抗网络(GAN)的多变量时间序列信息异常检测框架，通过改进损失函数增强生成器的收敛性；然后引入基于时间扭曲编辑距离(TWED)的重构误差计算方法，精确计算时间序列信号的差异；其次采用基于局部异常概率(LoOP)的异常评价方法，对每个数据点进行异常评分，提高检测的准确率；最后以某白车身涂装单元对方法的有效性进行了应用验证。
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