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The data collected by the sensor in the manufacturing facility may include missing values due to the malfunction of the sensor and measurement information. These difficulties may cause suffering from obtaining fault data. In this paper, we propose a method for forecasting the failure of a robot in a manufacturing facility under the limited conditions in which it is difficult to secure failure data generated by the manufacturing facility. In this proposed method, outlier and missing values were refined to utilize the noise-free data, Z values and thresholds were set. And then data preprocessing was performed using linear interpolation. The proposed model learns based on the steady-state data of manufacturing facilities. Then, the input vector of preprocessed data was sampled using a hybrid long short term memory (H-LSTM) circulatory neural network model and used for learning. In order to verify the proposed method, data were collected based on two fault conditions and the experiments were performed based on the two fault conditions. The degree of abnormality is expressed by measuring the root mean square error(RMSE) between the output of each state data and the prediction result. The experiments verified the accuracy of the proposed failure prediction technique.
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A.A. Jaber / 2016 / Fault Diagnosis of Industrial Robot Bearings Based on Discrete Wavelet Transform and Artificaial Neural Networrk / Int’l J. of Prognostics and Health Management 7(2):1~13
A. Graves / 2013 / Speech Recognition with Deep Recurrent Neural Networks / Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Proces :1~5
A. Gruslys / 2016 / Memory-Efficient Backpropagation Through Time / Proc. 30th Int. Conf. on Neural Information Proceeding Systems :4132~4140
E. Khalastchi / 2019 / Fault Detection and Diagnosis in Multi-Robot Systems: A Survey / Sensors 19(4019):1~19
E. Khalastchi / 2018 / A Senor-based Approach for Fault Detection and Diagnosis for Robotic Systems / Autonomous Robots 42(6):1231~1248
A. Graves / 2013 / Speech Recognition with Deep Recurrent Neural Networks / Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Proces :1~5
A. Gruslys / 2016 / Memory-Efficient Backpropagation Through Time / Proc. 30th Int. Conf. on Neural Information Proceeding Systems :4132~4140
E. Khalastchi / 2019 / Fault Detection and Diagnosis in Multi-Robot Systems: A Survey / Sensors 19(4019):1~19
E. Khalastchi / 2018 / A Senor-based Approach for Fault Detection and Diagnosis for Robotic Systems / Autonomous Robots 42(6):1231~1248
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