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龙图腾网获悉中国科学技术大学先进技术研究院;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室);中国科学技术大学申请的专利机器人故障诊断方法、装置、设备以及存储介质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：CN115674272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211370397.4，技术领域涉及：B25J19/00；该发明授权机器人故障诊断方法、装置、设备以及存储介质是由姚泓泽;余鹏;杨锋;杨坚;姜晓枫;徐正欢;卫巍;李俊俊设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器人故障诊断方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种机器人故障诊断方法、装置、设备以及存储介质，涉及工业智能制造领域，所述方法包括：获取机器人的扭矩信息；将所述扭矩信息输入至训练好的故障诊断模型中，获得所述故障诊断模型输出的故障类型信息；其中，所述故障诊断模型为LSTM‑Resnet混合深度学习模型。本申请提高了确定机器人故障信息的效率。

本发明授权机器人故障诊断方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取机器人的扭矩信息； 将所述扭矩信息输入至训练好的故障诊断模型中，获得所述故障诊断模型输出的故障类型信息；其中，所述故障诊断模型为LSTM-Resnet混合深度学习模型； 所述获取机器人的扭矩信息之后，所述方法还包括： 根据预设移动尺度控制预设样本分割框在扭矩振动信息尺度中进行多次平移，从所述扭矩信息中截取至多个样本扭矩数据；所述预设移动尺度小于所述扭矩信息的扭矩振动信息尺度且小于所述预设样本分割框的尺度；所述扭矩振动信息尺度为所述扭矩信息的长度信息，所述预设移动尺度为所述预设样本分割框每次平移的步长； 所述将所述扭矩信息输入至训练好的故障诊断模型中，获得所述故障诊断模型输出的故障类型信息，包括： 将所述样本扭矩数据输入至训练好的故障诊断模型中，获得所述故障诊断模型输出的故障类型信息； 所述故障诊断模型包括预处理网络，用于对所述扭矩信息进行预处理，得到扭矩故障信号； 所述预处理网络包括依次连接的第一卷积层、第一池化层、第二卷积层和第二池化层； 所述第一卷积层和所述第二卷积层均为Inception结构的一维卷积层，所述第一池化层和所述第二池化层均为批标准化层； 所述故障诊断模型包括特征提取网络，用于对所述扭矩故障信号进行特征提取，得到扭矩振动信号特征； 所述特征提取网络为FB-LSTMResnet网络，且所述特征提取网络中的特征提取层为双向LSTM元特征提取层； 所述故障诊断模型包括故障诊断网络，用于对所述扭矩振动信号特征进行故障诊断，得到故障类型信息； 所述故障诊断网络包括依次连接的全局池化层和极限学习机层； 所述全局池化层，用于对所述扭矩振动信号特征进行扁平化处理，得到已扁平化处理的扭矩振动信号； 所述极限学习机层，用于根据所述已扁平化处理的扭矩振动信号，输出故障类别信息； 所述极限学习机层，还用于输出最优参量； 所述将所述扭矩信息输入至训练好的故障诊断模型中之后，所述方法还包括： 根据所述最优参量，更新所述故障诊断模型，得到更新后的故障诊断模型。

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中国科学技术大学先进技术研究院;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室);中国科学技术大学，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市高新区望江西路5089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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