本发明涉及机器人小概率失效预测技术领域，尤其涉及一种基于Bi‑GRU自编码器的机器人小概率失效预测方法，具体步骤如下：步骤1、采集机器人在不同运行工况下全生命周期数据，通过失效标志前移和归一化处理方式；步骤2、搭建Bi‑GRU自编码器模型，将步骤1得到的数据带入Bi‑GRU自编码器模型中处理；步骤3、结果分析。本发明通过失效标志前移和归一化处理的方式，提高模型对于失效数据的灵敏度。同时，采用堆叠式双向GRU搭建编码器和解码器，提高预测精度和泛化能力。结果表明，相比标准自编码器方法，本发明可提高F‑值约27.02％。相比标准GRU自编码方法法，可提高F‑值约5.8％。实验验证了本发明方法预测精度高、泛化能力强，预测机器人小概率失效具有良好的效果。
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来源：北方有色网
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