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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于神经网络的工业机器人末端负载辨识方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116834010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310904801.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于神经网络的工业机器人末端负载辨识方法及系统是由岳夏;李志滨;王宇华;张春良;朱厚耀;张伯虎设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的工业机器人末端负载辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种基于神经网络的工业机器人末端负载辨识方法及系统，其中，方法包括：S1.在机器人运动的过程中，按照采样周期采集机器人所有关节的特征数据；S2.对特征数据进行预处理，并划分为训练集和测试集；S3.构建负载辨识神经网络FPCNN，使用训练集对负载辨识神经网络进行迭代训练，得到负载辨识神经网络模型；S4.使用测试集对负载辨识神经网络模型进行测试，若测试准确率达到预设阈值，则进行步骤S5，若测试误差值大于预设阈值，则重复步骤S3；S5.通过训练好的负载辨识神经网络模型对机器人末端负载进行辨识，得到末端负载质量。本发明提高了模型泛化能力，提高了计算效率与计算精度。

本发明授权基于神经网络的工业机器人末端负载辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的工业机器人末端负载辨识方法，其特征在于，包括： S1.在机器人沿预设运动轨迹运动的过程中，按照预设采样周期采集所述机器人运动时所有关节的特征数据； S2.对所述特征数据进行预处理，并将预处理后的特征数据按照一定比例划分为训练集和测试集； S3.构建负载辨识神经网络FPCNN，使用所述训练集对所述负载辨识神经网络进行迭代训练，得到负载辨识神经网络模型； 所述负载辨识神经网络FPCNN通过傅里叶神经网络、主成分分析PCA和卷积神经网络对输入数据进行处理，具体的： 对输入数据进行主成分分析PCA处理，保留特征数据中的有效特征数据； 利用傅里叶神经网络将输入数据从物理空间转换至频域，接着通过线性变换将高频信息截断，留取低频信息，最后通过傅里叶逆变换将数据转换到物理空间，对输入数据进行特征提取，与基于傅里叶变换得到的数据相加并添加激活函数relu； 所述卷积神经网络包括三个一维卷积层，三个标准化层和三个池化层； 将所述训练集输入FPCNN模型，基于设置的每一次迭代的输入样本个数、优化器学习率、训练次数和损失函数对所述卷积神经网络进行迭代训练，达到预设训练次数后保存最后一次迭代的模型，通过所述测试集进行模型测试，若测试误差值小于预设阈值，则最后一次迭代的模型为负载辨识神经网络模型，否则继续进行迭代训练； 其中，所述输入样本个数为20，所述优化器学习率设置为0.001，所优化器选用Adam优化器，所述损失函数选择均方根误差函数； S4.使用所述测试集对所述负载辨识神经网络模型进行测试，若测试准确率达到预设阈值，则进行步骤S5，若测试误差值大于预设阈值，则重复步骤S3； S5.通过训练好的负载辨识神经网络模型对所述机器人末端负载进行辨识，得到末端负载质量。

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