工業(yè)機(jī)器人傳感器：力矩傳感器的維護(hù)與故障排除

工業(yè)機(jī)器人傳感器：力矩傳感器的維護(hù)與故障排除1工業(yè)機(jī)器人傳感器：力矩傳感器1.1力矩傳感器概述1.1.1力矩傳感器的工作原理力矩傳感器，也稱為扭矩傳感器，是一種用于測(cè)量旋轉(zhuǎn)力或扭矩的設(shè)備。在工業(yè)機(jī)器人中，力矩傳感器通常安裝在關(guān)節(jié)處，以監(jiān)測(cè)和控制機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)時(shí)所施加的力矩。其工作原理基于應(yīng)變片技術(shù)或磁感應(yīng)技術(shù)。1.1.1.1應(yīng)變片技術(shù)應(yīng)變片是一種能夠?qū)C(jī)械應(yīng)變轉(zhuǎn)換為電信號(hào)的傳感器。當(dāng)力矩施加于傳感器時(shí)，傳感器內(nèi)部的彈性元件會(huì)發(fā)生變形，這種變形會(huì)被應(yīng)變片檢測(cè)到，并轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。通過測(cè)量這些電信號(hào)的變化，可以計(jì)算出施加的力矩大小。1.1.1.2磁感應(yīng)技術(shù)磁感應(yīng)力矩傳感器利用磁場(chǎng)的變化來(lái)測(cè)量力矩。當(dāng)旋轉(zhuǎn)軸受到外力矩作用時(shí)，軸的磁性材料會(huì)產(chǎn)生磁場(chǎng)變化，這種變化被磁感應(yīng)元件檢測(cè)并轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)力矩的測(cè)量。1.1.2力矩傳感器在工業(yè)機(jī)器人中的應(yīng)用力矩傳感器在工業(yè)機(jī)器人中的應(yīng)用廣泛，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：精確控制：力矩傳感器能夠提供實(shí)時(shí)的力矩反饋，幫助機(jī)器人精確控制其動(dòng)作，特別是在需要與環(huán)境進(jìn)行交互的任務(wù)中，如裝配、打磨等。安全保護(hù)：在人機(jī)協(xié)作的場(chǎng)景中，力矩傳感器能夠監(jiān)測(cè)機(jī)器人與人接觸時(shí)的力矩，一旦力矩超過安全閾值，機(jī)器人會(huì)立即停止動(dòng)作，避免對(duì)操作人員造成傷害。故障檢測(cè)：力矩傳感器可以用于檢測(cè)機(jī)器人關(guān)節(jié)的異常力矩，如卡死、過載等，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理故障，提高機(jī)器人的可靠性和使用壽命。力反饋：在某些應(yīng)用中，如遠(yuǎn)程操作或虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，力矩傳感器可以提供力反饋，使操作者能夠感受到機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)時(shí)所遇到的阻力或力矩，增強(qiáng)操作的真實(shí)感。1.2示例：力矩傳感器數(shù)據(jù)讀取與分析假設(shè)我們有一個(gè)工業(yè)機(jī)器人，其力矩傳感器輸出的數(shù)據(jù)格式為CSV文件，每行包含時(shí)間戳和力矩值。下面是一個(gè)使用Python讀取和分析這些數(shù)據(jù)的示例。importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

#讀取CSV文件

data=pd.read_csv('torque_data.csv')

#顯示數(shù)據(jù)的前幾行

print(data.head())

#數(shù)據(jù)分析：計(jì)算平均力矩

average_torque=data['Torque'].mean()

print(f"平均力矩:{average_torque}")

#數(shù)據(jù)可視化：繪制力矩隨時(shí)間變化的圖表

plt.figure(figsize=(10,5))

plt.plot(data['Timestamp'],data['Torque'])

plt.title('力矩隨時(shí)間變化')

plt.xlabel('時(shí)間戳')

plt.ylabel('力矩')

plt.grid(True)

plt.show()1.2.1數(shù)據(jù)樣例假設(shè)torque_data.csv文件中的數(shù)據(jù)如下：Timestamp,Torque

1623547200,12.5

1623547201,13.2

1623547202,11.8

1623547203,12.1

1623547204,12.91.2.2代碼解釋數(shù)據(jù)讀?。菏褂胮andas庫(kù)的read_csv函數(shù)讀取CSV文件，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為DataFrame。數(shù)據(jù)分析：通過mean函數(shù)計(jì)算力矩的平均值，這有助于了解機(jī)器人在一段時(shí)間內(nèi)的力矩使用情況。數(shù)據(jù)可視化：使用matplotlib庫(kù)繪制力矩隨時(shí)間變化的圖表，幫助直觀地分析力矩的變化趨勢(shì)。通過上述示例，我們可以看到力矩傳感器數(shù)據(jù)的讀取、分析和可視化過程，這對(duì)于維護(hù)和故障排除工作至關(guān)重要。2力矩傳感器的日常維護(hù)2.1檢查傳感器連接與安裝力矩傳感器在工業(yè)機(jī)器人中的應(yīng)用至關(guān)重要，它能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)器人關(guān)節(jié)的力矩變化，確保機(jī)器人的精確操作和安全運(yùn)行。為了保證力矩傳感器的正常工作，定期檢查其連接與安裝狀態(tài)是必要的。2.1.1檢查連接檢查接線：確保傳感器的接線沒有松動(dòng)、斷裂或磨損。使用萬(wàn)用表檢查接線的連續(xù)性，確保沒有斷路或短路。檢查通信：如果傳感器通過網(wǎng)絡(luò)或總線與控制系統(tǒng)通信，檢查通信是否穩(wěn)定?？梢酝ㄟ^控制系統(tǒng)的診斷功能或?qū)Ｓ玫膫鞲衅鳒y(cè)試軟件進(jìn)行檢查。2.1.2檢查安裝檢查固定：確保傳感器牢固地安裝在指定位置，沒有松動(dòng)。使用適當(dāng)?shù)墓ぞ邫z查固定螺栓的緊固程度。檢查對(duì)準(zhǔn)：傳感器的對(duì)準(zhǔn)直接影響其測(cè)量精度。使用激光對(duì)準(zhǔn)工具或精密測(cè)量?jī)x器檢查傳感器是否正確對(duì)準(zhǔn)。2.2定期清潔與潤(rùn)滑力矩傳感器的工作環(huán)境往往充滿灰塵、油污和其他污染物，這些污染物可能會(huì)影響傳感器的性能。定期清潔和適當(dāng)?shù)臐?rùn)滑是保持傳感器良好狀態(tài)的關(guān)鍵。2.2.1清潔使用壓縮空氣：輕輕吹走傳感器表面和連接處的灰塵。使用清潔劑：對(duì)于油污或難以清除的污漬，可以使用專用的電子設(shè)備清潔劑。確保清潔劑不會(huì)損壞傳感器的表面或接線。2.2.2潤(rùn)滑選擇合適的潤(rùn)滑劑：對(duì)于傳感器的活動(dòng)部件，如軸承或轉(zhuǎn)軸，使用適當(dāng)?shù)臐?rùn)滑劑可以減少磨損。避免使用過多的潤(rùn)滑劑，以免影響傳感器的精度。定期潤(rùn)滑：根據(jù)傳感器的使用頻率和環(huán)境條件，制定定期潤(rùn)滑的計(jì)劃。2.3傳感器的校準(zhǔn)與測(cè)試力矩傳感器的校準(zhǔn)和測(cè)試是確保其測(cè)量準(zhǔn)確性的關(guān)鍵步驟。隨著時(shí)間的推移，傳感器可能會(huì)因?yàn)闇囟茸兓?、機(jī)械磨損等原因而產(chǎn)生測(cè)量誤差，定期校準(zhǔn)和測(cè)試可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正這些問題。2.3.1校準(zhǔn)零點(diǎn)校準(zhǔn)：在沒有外力作用的情況下，調(diào)整傳感器的輸出為零。這可以通過控制系統(tǒng)的軟件界面進(jìn)行。滿量程校準(zhǔn)：使用已知力矩的校準(zhǔn)工具，如標(biāo)準(zhǔn)力矩扳手，對(duì)傳感器進(jìn)行滿量程校準(zhǔn)。記錄傳感器的輸出，與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較，調(diào)整傳感器的參數(shù)以達(dá)到最佳精度。2.3.2測(cè)試靜態(tài)測(cè)試：在靜止?fàn)顟B(tài)下，施加不同大小的力矩，記錄傳感器的輸出，與理論值進(jìn)行比較。動(dòng)態(tài)測(cè)試：在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過程中，監(jiān)測(cè)傳感器的輸出，確保其能夠準(zhǔn)確反映實(shí)際的力矩變化。2.3.3示例：力矩傳感器校準(zhǔn)代碼#力矩傳感器校準(zhǔn)示例代碼

importrobot_control_system

defcalibrate_torque_sensor(sensor_id):

"""

校準(zhǔn)指定ID的力矩傳感器。

參數(shù):

sensor_id(int):傳感器的唯一標(biāo)識(shí)符。

返回:

bool:校準(zhǔn)是否成功。

"""

#連接到機(jī)器人控制系統(tǒng)

system=robot_control_system.connect()

#零點(diǎn)校準(zhǔn)

system.zero_calibration(sensor_id)

#滿量程校準(zhǔn)

#假設(shè)使用標(biāo)準(zhǔn)力矩扳手進(jìn)行校準(zhǔn)

fortorquein[10,20,30,40,50]:#標(biāo)準(zhǔn)力矩值

system.apply_torque(sensor_id,torque)

output=system.read_torque(sensor_id)

ifabs(output-torque)>1:#允許的誤差范圍

system.adjust_calibration(sensor_id,output,torque)

#斷開與控制系統(tǒng)的連接

system.disconnect()

returnTrue

#調(diào)用校準(zhǔn)函數(shù)

calibrate_torque_sensor(1)在上述代碼示例中，我們定義了一個(gè)calibrate_torque_sensor函數(shù)，用于校準(zhǔn)指定ID的力矩傳感器。首先，我們通過robot_control_system.connect()函數(shù)連接到機(jī)器人控制系統(tǒng)。然后，我們進(jìn)行零點(diǎn)校準(zhǔn)，使用system.zero_calibration(sensor_id)。接下來(lái)，我們進(jìn)行滿量程校準(zhǔn)，通過施加一系列已知的力矩值，并讀取傳感器的輸出，如果輸出與施加的力矩值有較大偏差，則使用system.adjust_calibration(sensor_id,output,torque)函數(shù)進(jìn)行調(diào)整。最后，我們通過system.disconnect()斷開與控制系統(tǒng)的連接。通過遵循上述維護(hù)步驟，可以顯著提高力矩傳感器的可靠性和精度，從而確保工業(yè)機(jī)器人的高效運(yùn)行。3工業(yè)機(jī)器人傳感器：力矩傳感器的維護(hù)與故障排除3.1常見故障與解決方法3.1.1信號(hào)不穩(wěn)定的原因與對(duì)策3.1.1.1原理力矩傳感器的信號(hào)不穩(wěn)定通常由以下原因造成：-電磁干擾：外部電磁場(chǎng)可能干擾傳感器的信號(hào)傳輸。-電源波動(dòng)：不穩(wěn)定的電源供應(yīng)會(huì)影響傳感器的性能。-機(jī)械振動(dòng)：機(jī)器人在運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)可能影響傳感器的讀數(shù)。-傳感器老化：長(zhǎng)時(shí)間使用后，傳感器的靈敏度和精度會(huì)下降。3.1.1.2解決方法屏蔽與隔離：使用屏蔽電纜和金屬外殼保護(hù)傳感器，減少電磁干擾。穩(wěn)定電源：確保傳感器使用穩(wěn)定的電源供應(yīng)，可以考慮使用UPS（不間斷電源）。減振措施：在傳感器安裝位置增加減振材料，如橡膠墊，減少機(jī)械振動(dòng)的影響。定期校準(zhǔn)與更換：定期對(duì)傳感器進(jìn)行校準(zhǔn)，必要時(shí)更換老化或損壞的傳感器。3.1.2傳感器損壞的診斷與更換3.1.2.1原理力矩傳感器損壞可能表現(xiàn)為信號(hào)缺失、讀數(shù)異?；蛲耆珶o(wú)響應(yīng)。診斷通常涉及以下步驟：-檢查電源：確認(rèn)傳感器的電源供應(yīng)正常。-信號(hào)測(cè)試：使用示波器檢查傳感器輸出信號(hào)。-物理檢查：檢查傳感器是否有明顯的物理?yè)p傷。-替換測(cè)試：用已知完好的傳感器替換，以確認(rèn)故障。3.1.2.2解決方法電源檢查：確保傳感器的電源電壓在規(guī)定范圍內(nèi)。信號(hào)分析：分析傳感器輸出信號(hào)，查找異常模式。物理檢查：檢查傳感器連接線、接口是否有損壞。更換傳感器：如果確認(rèn)傳感器損壞，按照制造商的指南進(jìn)行更換。3.1.3力矩測(cè)量不準(zhǔn)確的排查3.1.3.1原理力矩測(cè)量不準(zhǔn)確可能由傳感器校準(zhǔn)不當(dāng)、環(huán)境因素或機(jī)械問題引起。排查步驟包括：-重新校準(zhǔn)：按照制造商的指導(dǎo)進(jìn)行重新校準(zhǔn)。-環(huán)境因素檢查：檢查溫度、濕度等環(huán)境條件是否影響傳感器性能。-機(jī)械檢查：檢查傳感器安裝是否正確，機(jī)器人關(guān)節(jié)是否有磨損。3.1.3.2解決方法校準(zhǔn)程序#示例代碼：使用Python進(jìn)行力矩傳感器的校準(zhǔn)

importsensor_calibration

defcalibrate_torque_sensor(sensor):

"""

校準(zhǔn)力矩傳感器

:paramsensor:力矩傳感器對(duì)象

"""

sensor_calibration.calibrate(sensor)

#假設(shè)我們有一個(gè)力矩傳感器對(duì)象

torque_sensor=TorqueSensor()

calibrate_torque_sensor(torque_sensor)以上代碼示例展示了如何使用一個(gè)假設(shè)的sensor_calibration庫(kù)來(lái)校準(zhǔn)力矩傳感器。在實(shí)際應(yīng)用中，您需要使用與您的傳感器兼容的庫(kù)或軟件。環(huán)境因素調(diào)整：確保傳感器在推薦的溫度和濕度范圍內(nèi)工作。機(jī)械檢查與調(diào)整：檢查并調(diào)整傳感器的安裝位置，確保機(jī)器人關(guān)節(jié)無(wú)磨損。3.2結(jié)論通過上述方法，可以有效地診斷和解決工業(yè)機(jī)器人力矩傳感器的常見故障，提高機(jī)器人的運(yùn)行效率和精度。請(qǐng)注意，具體操作應(yīng)根據(jù)傳感器的型號(hào)和制造商的指南進(jìn)行。4工業(yè)機(jī)器人傳感器：力矩傳感器的預(yù)防性維護(hù)策略4.1建立維護(hù)計(jì)劃在工業(yè)環(huán)境中，力矩傳感器是確保機(jī)器人精確操作的關(guān)鍵組件。為了保持其最佳性能，制定一個(gè)詳細(xì)的維護(hù)計(jì)劃至關(guān)重要。維護(hù)計(jì)劃應(yīng)包括定期檢查、清潔、校準(zhǔn)和更換傳感器的周期。以下是一個(gè)維護(hù)計(jì)劃的示例框架：定期檢查：每月進(jìn)行一次，檢查傳感器的物理狀態(tài)，包括是否有損壞、松動(dòng)或腐蝕的跡象。清潔：每季度進(jìn)行一次，使用壓縮空氣和非腐蝕性清潔劑清除傳感器表面的灰塵和污垢。校準(zhǔn)：每年進(jìn)行一次，使用標(biāo)準(zhǔn)力矩源對(duì)傳感器進(jìn)行校準(zhǔn)，確保讀數(shù)的準(zhǔn)確性。更換周期：根據(jù)制造商的建議，通常每5-7年更換一次傳感器，以防止老化導(dǎo)致的性能下降。4.2監(jiān)控傳感器性能實(shí)時(shí)監(jiān)控力矩傳感器的性能是預(yù)防性維護(hù)的重要組成部分。這可以通過集成的傳感器管理系統(tǒng)或?qū)Ｓ玫谋O(jiān)控軟件實(shí)現(xiàn)。監(jiān)控的關(guān)鍵指標(biāo)包括傳感器的輸出信號(hào)、響應(yīng)時(shí)間和穩(wěn)定性。例如，使用Python和一個(gè)假設(shè)的傳感器庫(kù)，可以編寫如下代碼來(lái)監(jiān)控傳感器輸出：#導(dǎo)入必要的庫(kù)

importtime

fromsensor_libraryimportTorqueSensor

#初始化力矩傳感器

sensor=TorqueSensor()

#定義監(jiān)控函數(shù)

defmonitor_performance():

#記錄開始時(shí)間

start_time=time.time()

#讀取傳感器輸出

torque=sensor.read_torque()

#計(jì)算響應(yīng)時(shí)間

response_time=time.time()-start_time

#打印輸出和響應(yīng)時(shí)間

print(f"Torque:{torque}Nm,ResponseTime:{response_time}seconds")

#每秒執(zhí)行一次監(jiān)控

whileTrue:

monitor_performance()

time.sleep(1)4.2.1代碼解釋sensor_library是一個(gè)假設(shè)的庫(kù)，用于模擬力矩傳感器的讀取。TorqueSensor類初始化傳感器。read_torque方法讀取傳感器的力矩輸出。monitor_performance函數(shù)記錄傳感器的輸出和響應(yīng)時(shí)間。使用time.sleep(1)使程序每秒執(zhí)行一次監(jiān)控。4.3備份與數(shù)據(jù)恢復(fù)數(shù)據(jù)備份是維護(hù)策略中不可或缺的一環(huán)，特別是在力矩傳感器的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)和操作參數(shù)方面。這確保了在傳感器故障或數(shù)據(jù)丟失時(shí)，可以快速恢復(fù)到正常狀態(tài)。數(shù)據(jù)備份可以通過云服務(wù)、外部硬盤或內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)。恢復(fù)數(shù)據(jù)的過程通常涉及將備份數(shù)據(jù)導(dǎo)入傳感器管理系統(tǒng)或機(jī)器人控制器。以下是一個(gè)使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)的示例：#導(dǎo)入必要的庫(kù)

importjson

importos

#定義數(shù)據(jù)備份函數(shù)

defbackup_data(data,filename="sensor_data.json"):

#將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON格式

data_json=json.dumps(data)

#寫入文件

withopen(filename,"w")asfile:

file.write(data_json)

#定義數(shù)據(jù)恢復(fù)函數(shù)

defrestore_data(filename="sensor_data.json"):

#檢查文件是否存在

ifos.path.exists(filename):

#讀取文件

withopen(filename,"r")asfile:

data_json=file.read()

#將JSON數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換回字典

data=json.loads(data_json)

returndata

else:

print("備份文件不存在")

returnNone

#示例數(shù)據(jù)

data={

"calibration":{

"zero_offset":0.0,

"sensitivity":1.0

},

"parameters":{

"max_torque":100.0,

"min_torque":-100.0

}

}

#備份數(shù)據(jù)

backup_data(data)

#模擬數(shù)據(jù)丟失，然后恢復(fù)數(shù)據(jù)

data=restore_data()

print(data)4.3.1代碼解釋json庫(kù)用于處理JSON數(shù)據(jù)。backup_data函數(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON格式并寫入文件。restore_data函數(shù)檢查文件是否存在，讀取并轉(zhuǎn)換JSON數(shù)據(jù)回字典。示例數(shù)據(jù)包括校準(zhǔn)信息和操作參數(shù)，這些是備份和恢復(fù)的關(guān)鍵內(nèi)容。通過遵循上述預(yù)防性維護(hù)策略，可以顯著延長(zhǎng)力矩傳感器的使用壽命，減少意外停機(jī)時(shí)間，確保工業(yè)機(jī)器人的穩(wěn)定性和精度。5高級(jí)故障排除技術(shù)5.1使用診斷軟件在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域，力矩傳感器的故障排除往往需要借助專業(yè)的診斷軟件。這些軟件能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)傳感器的狀態(tài)，分析傳感器數(shù)據(jù)，幫助技術(shù)人員快速定位問題。例如，ABB的RobotWare軟件中就包含了傳感器診斷工具，可以監(jiān)測(cè)力矩傳感器的輸出信號(hào)，檢查傳感器是否正常工作。5.1.1操作步驟連接機(jī)器人與電腦：首先，確保工業(yè)機(jī)器人與電腦通過以太網(wǎng)或USB連接。安裝診斷軟件：在電腦上安裝RobotWare或其他適用的診斷軟件。啟動(dòng)軟件并選擇傳感器：打開軟件，選擇“診斷”模塊，然后從傳感器列表中選擇力矩傳感器。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)：軟件將顯示傳感器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括力矩值、溫度、電壓等。數(shù)據(jù)分析：通過分析數(shù)據(jù)，檢查是否存在異常，如信號(hào)波動(dòng)、溫度過高或電壓不穩(wěn)定等。5.1.2診斷案例假設(shè)力矩傳感器在操作過程中突然輸出異常，顯示力矩值遠(yuǎn)高于實(shí)際值。通過診斷軟件，我們發(fā)現(xiàn)傳感器的溫度異常升高，這可能是傳感器過熱導(dǎo)致的。此時(shí)，應(yīng)檢查傳感器的冷卻系統(tǒng)是否正常工作，或考慮更換傳感器。5.2傳感器信號(hào)分析力矩傳感器的信號(hào)分析是故障排除的關(guān)鍵步驟。通過對(duì)傳感器輸出信號(hào)的頻譜分析，可以檢測(cè)到信號(hào)中的噪聲和干擾，從而判斷傳感器是否受到外部因素的影響。5.2.1頻譜分析示例假設(shè)我們使用Python的numpy和matplotlib庫(kù)來(lái)分析力矩傳感器的信號(hào)。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#假設(shè)的傳感器信號(hào)數(shù)據(jù)

signal=np.loadtxt('torque_signal.txt')

#進(jìn)行快速傅里葉變換

fft_signal=np.fft.fft(signal)

#計(jì)算頻譜的絕對(duì)值

spectrum=np.abs(fft_signal)

#繪制頻譜圖

plt.figure()

plt.plot(spectrum)

plt.title('力矩傳感器信號(hào)頻譜')

plt.xlabel('頻率')

plt.ylabel('幅度')

plt.show()5.2.2解釋在上述代碼中，我們首先加載了傳感器的信號(hào)數(shù)據(jù)，然后使用numpy的fft函數(shù)進(jìn)行快速傅里葉變換，將時(shí)間域的信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域的信號(hào)。通過分析頻譜，我們可以發(fā)現(xiàn)信號(hào)中是否存在高頻噪聲或特定頻率的干擾。5.3多傳感器融合問題解決在復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境中，單個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)可能不足以準(zhǔn)確判斷機(jī)器人的狀態(tài)。通過融合多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)，可以提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。5.3.1融合策略數(shù)據(jù)級(jí)融合：直接將多個(gè)傳感器的原始數(shù)據(jù)合并，然后進(jìn)行統(tǒng)一處理。特征級(jí)融合：從每個(gè)傳感器提取特征，然后將這些特征合并進(jìn)行分析。決策級(jí)融合：每個(gè)傳感器獨(dú)立進(jìn)行決策，然后通過投票或加權(quán)平均等方法得出最終決策。5.3.2代碼示例假設(shè)我們有三個(gè)傳感器：力矩傳感器、溫度傳感器和振動(dòng)傳感器。我們使用決策級(jí)融合策略，每個(gè)傳感器獨(dú)立判斷機(jī)器人是否正常，然后通過加權(quán)平均得出最終判斷。#傳感器數(shù)據(jù)

torque_data=np.loadtxt('torque_signal.txt')

temperat