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龙图腾网获悉上海交通大学;广东工业大学申请的专利一种机器人故障诊断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：CN113442168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202110617104.7，技术领域涉及：B25J19/00；该发明授权一种机器人故障诊断系统是由付庄;方子;周琳慧;管贻生设计研发完成，并于2021-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人故障诊断系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种机器人故障诊断系统，包括：设置于机器人本体上用于采集装置电流与位置信号的数据采集装置，及采集末端执行部的加速度与位姿；用于接收数据采集装置采集的数据信号并输出至数据传输装置；终端设备包括搭载有监督多分类的机器学习模型的故障类型判断模块，终端设备用于接收数据传输装置反馈的数据获取机器人的表征振动信号，对获取的表征振动信号进行机器人故障特征多特征提取得到高维原始数据特征；对高维原始数据特征进行特征选择；将高维原始数据特征降维至低维特征；对低维特征经分类处理得到故障诊断结果。本发明提高了故障诊断的准确度，解决现有装置存在状态监控困难、响应慢、漏报率或虚警率过高的问题。

本发明授权一种机器人故障诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种机器人故障诊断系统，其特征在于，设置于机器人本体上，所述机器人本体包括机械臂和驱动部，所述机械臂的末端设有执行部，所述驱动部为机械臂关节提供动力，以驱动所述机械臂运动带动所述执行部同步运动，包括： 数据采集装置，所述数据采集装置用于采集机器人的驱动部的电流与位置信号，以及用于采集机器人的执行部的加速度与位姿； 数据传输装置，用于接收所述数据采集装置采集的数据信号并将其输出至外部终端设备； 终端设备，所述终端设备包括搭载有监督多分类的机器学习模型的故障类型判断模块，所述终端设备用于接收所述数据传输装置反馈的数据获取机器人的表征振动信号，利用有监督多分类的机器学习模型对获取的机器人的表征振动信号进行机器人故障特征多特征提取得到高维原始数据特征；对高维原始数据特征进行特征选择，剔除次要特征，保留对于模型有贡献的主要高维原始数据特征；将保留的主要高维原始数据特征降维至低维特征；对低维特征经分类处理，得到故障诊断结果；其中，提取高维时域与频域特征，经过XGBoost嵌入式特征选择和UMAP特征融合之后，使用XGBoost分类器进行故障诊断，综合判断数据采集装置采集到的电流信号、位置信号和加速度与位姿信号，从而判断故障类型。

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