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龙图腾网获悉北京克瑞特科技有限公司申请的专利一种融合态势预测机制的工业机器人自适应控制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：CN120802614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510916345.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种融合态势预测机制的工业机器人自适应控制系统是由陈飞设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合态势预测机制的工业机器人自适应控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合态势预测机制的工业机器人自适应控制系统，具体涉及基于前馈网络与模糊逻辑的态势预测领域，包括在工业机器人的执行过程中，通过连续采样获取状态输入数据，并将所述状态输入数据输入至构建有时序特征映射能力的前馈神经网络中，以获取机器人任务趋势的预测输出结果。通过构建前馈神经网络与模糊逻辑推理模型之间的动态熵偏差协同机制，以实现对多模态任务临界状态的模态归属冲突识别与控制权协调，进而确保任务响应路径的连续性与控制系统在模糊过渡区间内的稳定运行，从而解决前馈预测输出与模糊推理判断在控制权决策域中缺乏熵权耦合所导致的模态错位与执行失控问题。

本发明授权一种融合态势预测机制的工业机器人自适应控制系统在权利要求书中公布了：1.一种融合态势预测机制的工业机器人自适应控制系统，包括态势预测模块、判定归属模块、比对模块、识别错位模块、缓冲模块、协调模块，其特征在于： 态势预测模块用于在工业机器人的执行过程中，通过连续采样获取状态输入数据，并将所述状态输入数据输入至构建有时序特征映射能力的前馈神经网络中，以获取机器人任务趋势的预测输出结果； 判定归属模块用于将态势预测模块中的状态输入数据，同时输入至基于模糊隶属度函数构建的模糊逻辑推理模型中，对工业机器人所处的当前状态在多个控制模式之间的归属概率进行模糊隶属推理，得到当前状态在各控制模式下的模糊隶属值； 比对模块用于构建协同判别模型，将态势预测模块中得到的预测输出结果与判定归属模块中得到的模糊隶属值进行协同比对，提取二者之间在模态判定结果上的差异信息； 识别错位模块用于计算所述差异信息的控制决策熵偏差指标值，判断工业机器人所处的当前状态是否处于模态临界错位状态，当熵偏差指标值超过预设阈值时，标识为冲突风险状态； 态势预测模块用于在工业机器人执行过程中，对连续采样获得的原始状态输入数据依时间先后编号，并按预设滑动窗口长度构建嵌形式的状态序列矩阵，所述状态序列矩阵中每一行表示相邻时间步的状态参数的分布轨迹，每一列对应一类状态参数的变化维度； 对所述状态序列矩阵执行时间耦合编码操作，采用位置偏移嵌套函数对每个时间步的状态参数与其前后相邻时间步之间的变化方向进行偏导数计算，以构建表征状态演化趋势的差分映射张量； 构建具有至少三层隐藏层的前馈神经网络，所述隐藏层中嵌入有响应调控单元，每一响应调控单元包括一组以状态参数的梯度方向性为依据构建的响应门控函数，所述响应门控函数用于接收差分映射张量作为输入，并在响应门控函数的输出端生成经压缩编码的状态趋势信号； 对所述前馈神经网络进行训练，训练过程中以趋势残差函数作为损失指标，所述趋势残差函数用于评估所述状态趋势信号与工业机器人在真实任务路径中形成的轨迹走向之间的趋势偏差；还包括采用反向传播算法对所述前馈神经网络中各层之间的连接权重参数进行优化； 在完成训练后，将实时采样获得的状态输入数据转化为当前时间窗口内的状态序列矩阵，并按照相同步骤生成差分映射张量，将差分映射张量输入至训练完成的前馈神经网络中，输出包括任务走势方向向量、模态偏移概率分布以及路径转移速率的预测输出结果； 将所述预测输出结果输入至判定归属模块中，以提供基于状态趋势的任务演化路径预判支撑，支撑模糊逻辑推理模型对临界控制状态的实时归属判断。

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