基于后验预测分布的机器人焊接质量监控研究

摘要：

针对KUKA机器人焊接质量监测工作量大、抽样样本小的特点,提出一种基于后验预测分布的贝叶斯动态监控方法.从历史数据中选择合适的数据,计算先验分布的超参数;再结合当前样本构建服从负二项分布的后验预测分布,实时计算控制限,实现对焊接质量的动态监测.结果表明:该方法优于传统似然估计法,有更强的异常检出力和稳健性.

关键词：焊接机器人、质量控制、贝叶斯理论、后验预测分布

所属期刊栏目：50

分类号：O213.1(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;广东特支计划本土创新创业团队项目;广州市创新领军团队项目

在线出版日期：2022-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：7-12