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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利快换形式下机械臂末端变负载动力学自诊断及补偿方法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：CN119328746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411390063.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权快换形式下机械臂末端变负载动力学自诊断及补偿方法是由贾计东;赵天柱;高春艳;孙家上;张志文;梅峥;张明路设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本快换形式下机械臂末端变负载动力学自诊断及补偿方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种快换形式下机械臂末端变负载动力学自诊断及补偿方法，其技术特点是：基于迭代最小二乘在线辨识建立动力学模型；基于雅克比矩阵映射进行变工况下的负载参数辨识；建立包括连杆刚体动力学、连杆误差补偿动力学和负载动力学的混合动力学模型；建立可变负载动力学模型；当机械臂末端负载改变时，通过更新混合动力学模型中的参数对机器人关节进行控制；通过实时收集传感器数据进行在线辨识和补偿。本发明能够有效提高机器人在面对连杆变形、变化负载和测量噪声等多种不确定因素时的动态表征的准确性和鲁棒性，提高了机器人物理人机交互的安全性和可靠性，可广泛用于工业自动化、医疗手术辅助和救援机器人等领域。

本发明授权快换形式下机械臂末端变负载动力学自诊断及补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种快换形式下机械臂末端变负载动力学自诊断及补偿方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、基于迭代最小二乘在线辨识建立动力学模型； 步骤2、基于雅克比矩阵映射进行变工况下的负载参数辨识； 步骤3、建立包括连杆刚体动力学、连杆误差补偿动力学和负载动力学的混合动力学模型； 步骤4、建立可变负载动力学模型； 步骤5、确定新负载动态参数识别方法：在机器人工作场景中需要改变负载时，采用分步识别负载动态参数； 步骤6、当机械臂末端负载改变时，通过更新混合动力学模型中的参数对机器人关节进行控制； 步骤7、通过实时收集传感器数据进行在线辨识和补偿； 所述步骤1的实现方法包括以下步骤： 步骤1.1、通过牛顿-欧拉方法推导出机械臂连杆的刚体动力学模型； 步骤1.2、对刚体动力学模型进行线性化处理； 步骤1.3、利用迭代最小二乘法递归更新参数估计； 所述步骤1.2进行线性化处理的方法为：从机械臂连杆的刚体动力学模型中提取定常惯性参数常数，建立机械臂连杆刚体动力学的线性化重构模型式； 所述步骤2的实现方法包括以下步骤： 步骤2.1、确定负载动力学模型的耦合关系及解耦方法； 步骤2.2、通过雅克比矩阵映射进行变工况下的负载参数辨识； 所述步骤3建立的混合动力学模型τe为： 其中，τe'为连杆误差补偿动力学模型，τload表示机械臂末端执行器带载荷运行时产生的附加关节力矩，τlink表示关节力矩，Δτlink表示连杆刚体动力学模型中的误差，q，和分别表示关节位置、速度和加速度，表示关节惯性力矩，对应关节的离心力矩和科里奥利力矩；Gq表示关节重力力矩；τf表示关节摩擦力矩，Yd表示观测矩阵，Θd表示未识别参数，ΔΘd表示误差补偿动力学模型的参数，Φb表示载荷最小惯性参数集合，Eb表示Φb对应的满秩观测矩阵； 所述可变负载动力学模型中的机械臂的运动状态包括： 在空载的情况下，机器人关节从零位置移动到目标位置； 在加载情况下，所有机器人关节保持位置伺服模式，同时确定重力和惯性参数； 在加载情况下，机器人关节从零位置移动到目标位置； 所述步骤6的实现方法为：通过启动在线识别程序，利用递归最小二乘法在静态条件下识别载荷重力参数，解耦并更新这些参数，然后通过设定的收敛指标判断识别过程是否完成，最后在混合动力学模型中应用这些更新的参数； 所述步骤7采用递归最小二乘法来估计和修正模型中的未知参数，实现对机械臂动态参数进行在线辨识和补偿的补偿功能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北工业大学，其通讯地址为：300401 天津市北辰区双口镇西平道5340号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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