编者注
2021年，清华大学深圳国际研究生院优秀硕士论文数量将再创新高，占全校优秀硕士论文的31%。 共有63篇论文荣获清华大学优秀硕士学位论文，其中44篇由我校专职教师指导。 本系列公告将向您展示我校获奖学生的科研成果。
论文英文标题：on for Robot based on Twins
作者：陈婷婷
指导老师：刘学平、夏必忠
培训部门：机械工程系
学科：机械工程领域
学习感言：每天不跳舞都是对生活的失望
所获荣誉：2018-2019学年度综合优秀二等奖学金
研究背景/选题意义/研究价值
工业机器人因其极大提高生产效率、适应恶劣生产环境等优点，在生产中发挥着越来越重要的作用。 但对工业机器人依赖程度的增加也会带来一系列潜在问题，主要体现在设备维护和管理维护方面。 因此，对工业机器人进行监控和维护非常有必要，以确保机器人持续保持高性能。
针对工业机器人远程监控存在的问题，本文对基于数字孪生的工业机器人远程监控系统进行研究。 本文以实验室现有的机器人送料工作站为案例，搭建了一套完整的基于数字孪生的工业机器人远程监控和研究系统，最终通过友好的界面与用户进行交互。
主要研究内容
本文将数字孪生技术应用于工业机器人远程监控，开展基于数字孪生的工业机器人远程监控系统的理论研究和工程实现。 在理论研究方面，本文在数字孪生五维模型的基础上进行改进，提出了适合工业机器人远程监控的数字孪生模型，作为建立机器人远程监控平台的理论框架支撑。
纸制安排
在工程实现方面，本文以实验室现有机器人装载工作站为案例，研究并实现了工业机器人远程监控系统的核心技术，实现了数据采集与传输系统，设计并实现了数字孪生虚拟化系统。模型并提出机器人异常检测算法。 最后，建立友好的界面，将上述功能集成在一起，形成机器人远程监控平台，与用户进行交互。
机器人异常检测算法框架
机器人远程监控平台
论文的主要创新点
本文研究了工业机器人远程监控数字孪生系统的模型架构，提出了适合工业机器人远程监控的数字孪生模型，为工业机器人远程监控系统的建立提供架构支撑。
1、研究并实现工业机器人远程监控的数据采集与传输方法、数据驱动的数字孪生虚拟模型建模方法，提出无监督工业机器人异常检测方法。 为工业机器人远程监控系统的工业研究和实现提供参考；
2、结合远程监控平台的需求和上述技术，设计并实现了基于数字孪生的工业机器人远程监控平台，并建立了友好的用户界面与用户进行交互，为工业机器人远程监控平台的建立提供参考。工业监控平台及功能模块的设计。
论文相关学术成果
陈T，刘X，夏B，王W，等。 的使用——[J]． IEEE，2020，8：47072-47081。
来源|栽培部
文字/图片| 陈婷婷
编辑| 黄小佳
排版| 蒋昆仑
