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龙图腾网获悉广安职业技术学院申请的专利一种工业机器人实时故障检测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：CN121179477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511738792.7，技术领域涉及：B25J19/00；该发明授权一种工业机器人实时故障检测方法及系统是由张春林;严胜利;谭跃奎;杨发毅;丰海平;向文强设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业机器人实时故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人故障检测相关技术领域，具体包括一种工业机器人实时故障检测方法及系统，所述方法包括：基于通信状态信号解析工业机器人运行状态，确定运动域与传感域同步因子，配置跨域特征向量、性能特征向量并融合，利用深度置信网络拟定故障概率图谱，识别特征标识以实现故障提醒，解决了故障响应策略固化，难以适应复杂多变的工业场景需求，无法及时有效进行故障提醒的技术问题，实现了构建跨域特征向量与性能特征向量，动态校验串行控制序列并结合多尺度分解，精准提取信号延迟波动与重传频次，利用深度置信网络融合时序与空间特征识别故障类型，以故障概率分布图谱进行故障提醒，保障工业机器人运行安全性的技术效果。

本发明授权一种工业机器人实时故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工业机器人实时故障检测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据通信状态信号对工业机器人进行运行状态关联性解析，确定与工业机器人各个机械关节对应的运动域同步因子、与数据监测单元各个监测通道对应的传感域同步因子； 对串行控制序列的校验位进行动态校验，结合所述运动域同步因子、传感域同步因子，配置跨域特征向量；对所述通信状态信号进行多尺度分解，提取信号延迟波动与数据包重传频次，配置性能特征向量； 将所述跨域特征向量与所述性能特征向量进行融合，使用深度置信网络的时序特征与空间特征，拟定故障概率分布图谱，识别故障特征标识，进行故障提醒； 其中，识别故障特征标识，进行故障提醒，包括： 基于所述故障特征标识，结合故障发生概率、影响范围和持续时间，评估故障风险指数，与预设风险阈值矩阵进行对比，设置分层注意力机制； 以所述分层注意力机制，对所述故障风险指数进行重要性加权，动态聚焦高风险故障区域，使用调控策略矩阵，配置符合故障隔离优先级、修复资源调度需求的故障提醒信号； 其中，动态聚焦高风险故障区域，还包括： 建立加密特征共享协议，通过同态加密传输所述高风险故障区域的局部缺陷特征； 根据所述高风险故障区域的局部缺陷特征，设置贡献度激励机制； 其中，所述故障特征标识与机械关节过载、伺服电机堵转、传感器信号漂移、控制指令丢包关联； 基于所述故障特征标识，采用空间注意力分支进行工业机器人各部件故障空间定位； 其中，采用空间注意力分支进行工业机器人各部件故障空间定位，包括： 部署激光雷达与红外热成像模组，通过相位展开消除金属表面反射噪声，获取表面形貌特征； 根据所述表面形貌特征，结合时序卷积网络与空间注意力分支，捕捉机械关节位移与温度梯度异常的关联性； 其中，包括： 部署对抗生成网络，以电磁干扰场景配置抗噪特征样本，动态优化空间注意力权重分配策略； 通过所述空间注意力权重分配策略，根据机械关节的金属疲劳裂纹的历史误检数据进行强化学习。

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