吉林
近日，機械臂技術領域迎來重大突破，智算融合技術的創新應用，使機械臂整體性能提升 50% ，為智能制造發展注入強勁動力。
此次突破聚焦 AI 預測性維護、時間序列模型等核心技術。在 AI 預測性維護方面，通過建立規則模型、設備狀態連接及數據采集存儲，結合 AI 分析決策，實現智能維護執行，可提前發現潛在故障，降低維護成本，延長設備壽命。時間序列模型借助經驗模態分解聯合 K - L 散度動態剔除噪聲，提升數據質量，利用多頭注意力建模長期依賴，精準捕捉變形趨勢，基于 95% 分位數自適應重構有效信號，顯著降低預測誤差，讓機械臂運行更精準可靠。分類數據模型與新算力深度協同，深度可分離卷積大幅減少計算量，實現高效輕量化，硬件感知設計通過結構優化支持快速邊緣部署，提升運行效率。
新原理層面，信號分解為不同頻率分量并研究特性，助力機械臂運行精度與可靠性提升 12% 。這一系列技術創新，重塑機械臂技術架構，使其在工業生產、智能物流等場景中，能更高效、穩定作業，推動制造業向智能化、精細化升級，開啟機械臂應用新征程 。
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