文献

J-GLOBAL ID：202002247222716073   整理番号：20A2202804

産業用ロボットの故障分類と予測のためのデータ駆動モデル【JST・京大機械翻訳】

Data-driven Models for Fault Classification and Prediction of Industrial Robots

著者 (3件)： Nentwich Corbinian (Technical University Munich, Boltzmannstrasse 15, 85748 Garching, Germany) ,  Junker Sebastian (Technical University Munich, Boltzmannstrasse 15, 85748 Garching, Germany) ,  Reinhart Gunther (Technical University Munich, Boltzmannstrasse 15, 85748 Garching, Germany)
資料名： Procedia CIRP  (Procedia CIRP)
巻： 93  ページ： 1055-1060  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3527A  ISSN： 2212-8271  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経済的データ取得と貯蔵は,機械ダウンタイムのデータ駆動予測の道を拓くための鍵である。産業ロボットに関して,そのような予測は,ロボットのアベイラビリティと有効寿命を最大化できる。本論文は,ロボット故障予測と分類のための異なるデータ駆動モデルの比較に焦点を当て,それらをロボット試験ベッドから導出されたデータセットに適用して,生センサデータから領域知識動機ロボット健康指標へのデータ変換プロセスを明らかにした。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： キーワード ,  データ変換 ,  *ロボット ,  ベッド ,  *産業用ロボット ,  アベイラビリティ ,  停止時間 ,  データ収集 ,  耐用年数 ,  ドメイン知識
準シソーラス用語： 故障予知 ,  *データ駆動 ,  センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： キーワードのタイプ ,  半結腸による分離

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 産業用ロボット ,  故障分類 ,  予測 ,  データ駆動 ,  モデル