基于机器学习的AGV故障检测方法、存储介质及系统
基本信息
| 申请号 | CN202011461518.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112578794A | 公开（公告）日 | 2021-03-30 |
| 申请公布号 | CN112578794A | 申请公布日 | 2021-03-30 |
| 分类号 | G05D1/02(2020.01)I | 分类 | 控制；调节; |
| 发明人 | 韩德昱;马贤朋;杨文华;董海英;田华亭;聂稳;罗蒙;李兵;陈燕林;齐宏伟;李瑞康;陈明;毛榆鑫;杨金英;韩园园;樊荣欣嘉;兰胜 | 申请（专利权）人 | 云南昆船智能装备有限公司 |
| 代理机构 | 昆明今威专利商标代理有限公司 | 代理人 | 李义敢 |
| 地址 | 650000云南省昆明市小普路劲华产业园5栋3楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器学习的AGV故障检测方法、存储介质及系统，基于随机森林分类算法，以以往AGV运行时音频的MFCC特征系数和CAN报文为样本，建立预测分类模型，该预测分类模型由多个决策树组成，基于该预测分类模型，根据当前AGV运行时音频的MFCC特征系数和CAN报文来进行故障检测。本发明结合了AGV上各种电气、电子、机械结构的CAN报文信息，加上AGV运行时音频的MFCC特征系数，通过预测分类模型进行预测，有效地降低检修人员的维保门槛和人力资源成本。 |
