一种新型的伺服机器人健康度检测算法

本发明公开了一种新型的伺服机器人健康度检测算法，包括如下步骤：S1、基于专家经验的多层次数据处理与辅助推断；S2、融合Group lasso变量选择与截断损失设计的稳健多分类SVM模型；S3、基于变分自编码器VAE的无监督异常分布检测；S4、通过有机结合构建多模式的健康度检测与故障识别框架；本发明既能在无标注数据的情况下利用无监督深度学习模型识别正常与异常分布，又能在有标注数据的场景下结合专家经验和带有变量选择及稳健损失设计的多分类统计模型，实现对不同故障类型的精准诊断与健康度评估，克服现有技术的不足，提升伺服机器人健康度检测的精度和效率，满足现代汽车制造业对高精度、高效率和智能化故障诊断的迫切需求。