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[发明专利]机器人系统的无导数模型学习系统及设计-CN202080067422.4在审
发明人： D·罗梅雷斯;A·达拉·里贝拉;D·贾;D·N·尼科夫斯基 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：一种控制操纵系统的操纵器学习控制设备，包括：接口，其配置为接收操纵系统的操纵器状态信号和关于要由操纵系统在工作空间中操纵的对象的对象状态信号，其中，对象状态信号由至少一个对象检测器检测；输出接口，其配置为向操纵系统发送初始和更新策略程序；存储器，其用于存储包括数据预处理程序、对象状态历史数据、操纵器状态历史数据、无导数半参数高斯过程DF‑SPGP核学习程序、无导数半参数高斯过程DF‑SPGP模型学习程序、更新策略程序和初始策略程序的计算机可执行程序；以及处理器，其与存储器连接，配置为将初始策略程序发送到操纵系统以启动学习过程，学习过程在预设时间段内操作操纵对象的操纵器系统。
机器人系统导数模型学习设计

[发明专利]发现时间系列中的预兆子序列的方法和系统-CN201780074224.9有效
发明人： D·N·尼科夫斯基;朱彦;A-M·法拉赫曼德 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：确定表示机器的运行的时间系列数据中的模式的系统和方法。存储器存储和提供由机器的传感器生成的一组训练数据例，其中，每个训练数据例表示机器在以机器故障为结束的时段内的运行。处理器被配置成将每个训练数据例迭代地划分成正常区域和异常区域，确定正常区域中不存在并且仅在每个异常区域中出现一次的预测模式，并且确定异常区域的长度。经由与处理器通信的输出接口输出预测模式或者将预测模式存储在存储器中，其中，预测模式是对即将发生的故障的预测估计并帮助管理机器。
发现时间系列中的预兆序列方法系统

[发明专利]用于控制机器人臂的系统和方法-CN201980085997.6在审
发明人： D·N·尼科夫斯基;D·贾;D·罗梅雷斯 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：一种用于控制机器人臂执行沿着插入线插入部件的系统接受机器人臂的腕部沿着插入线在当前位置所经历的力的测量，并且根据作为机器人臂的腕部沿着插入线的位置的概率函数的机器人臂的腕部沿着插入线所经历的力的概率关系来确定以位置的当前值为条件的力的值的概率。概率函数从具有该机器人臂的配置的一个或多个机器人臂在控制下重复地执行的操作的测量学习。该系统基于力的当前值的概率来确定异常检测结果并且基于异常检测结果来控制机器人臂。
用于控制机器人系统方法