精冲链轮医疗机器人手臂的工作环境和人类的生存环境交织在一起，机械手将定期与人体接触和工作环境，确保人的安全是首要的条件，应遵循。随着日益复杂的机械臂控制、 如何实现的机械手臂，开关的控制策略实现故障分类、 成功实施行动的前提。

基于刚性和柔性机械臂，例如，专注于残余势头故障检测算法，基于基于支持向量机、 电机故障和碰撞失败的设计故障分类器两臂进行分类在操作过程中最常见的故障。首先，基于拉格朗日原理，利用螺旋理论和模式，尝试建立一个刚性的手臂和柔性机械臂的动力学模型，推导整理详细。第二，使机械臂，派生的残余势头故障检测算法，Matlab/Simulink 算法的动态模型用于模拟平台建设。

再次，使用两个三自由度刚性机器人手臂的亚当斯打造虚拟样机模型的故障仿真，通过 Matlab 和亚当斯联合仿真使用 Matlab/Simulink/SimMechnics 建立了刚性和柔性的两个两个-自由度武器模型，模拟的彻底失败。结果表明: 残余动量值源自于不同的系统模型，为同一故障具有相同的特性。然后，基于支持向量机的故障分类器的原理以两杆具有三个自由度的势头刚臂 7Fault 数据作为样本数据的残余值提取特征向量使用 Libsvm 火车和测试分类和分类的结果。最后，史陶比尔 RX90 机器人实验，提取的运动学刚臂数据获得的势头的残值，提取其特征向量，最后分类器训练和测试，测试结果。这残余的势头失效检测算法扩展到领域的柔性机械臂，

建立了仿真平台中，比较分析的刚性和柔性机械臂残余动量值特性的实验验证，精冲链轮基于支持向量机刚性机械臂残余势头故障检测和分类算法的有效性的残余基于动量的故障检测与分类为实际应用提供了依据。

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