重庆大学;赛力斯汽车有限公司;重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司杨波获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆大学;赛力斯汽车有限公司;重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司申请的专利工业机器人故障诊断模型及故障诊断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：CN116560341B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310602754.3，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权工业机器人故障诊断模型及故障诊断方法是由杨波;申小玉;焦健;王四宝;王时龙;张正萍;张玉成设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本工业机器人故障诊断模型及故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业机器人故障诊断模型，包括：时序特征提取模块，用于进行时序特征提取，并将每个时间窗输出的记忆信息进行拼接融合，拼接融合得到的时序特征图作为整个时序特征提取模块的输出结果；多尺度卷积模块，包括并列设置的多个特征提取分支，每个特征提取分支分别对时序特征图进行特征提取，将所有特征提取分支提取的特征图合并后得到的故障类别特征向量；多标签分类器，包括并列设置的多个故障标签模块，每一个故障标签模块包括与对应关节中可能出现故障的零部件一一对应设有分类器，每一个分类器具有独立的损失函数并将故障类别特征向量转换为类别概率向量。本发明还公开了一种工业机器人故障诊断方法。
本发明授权工业机器人故障诊断模型及故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种工业机器人故障诊断模型，其特征在于：包括： 时序特征提取模块，用于对工业机器人各关节的电流、转速、转动角度和运行阶段信号进行时序特征提取，并将每个时间窗输出的记忆信息进行拼接融合，拼接融合得到的时序特征图作为整个时序特征提取模块的输出结果； 多尺度卷积模块，包括并列设置的多个特征提取分支，每个特征提取分支分别采用不同感受野卷积核组合对时序特征图进行特征提取，将所有特征提取分支提取的特征图合并后得到的故障类别特征向量作为多尺度卷积模块的输出； 多标签分类器，包括并列设置的多个故障标签模块，所述故障标签模块与工业机器人的关节一一对应设置，每一个故障标签模块与对应关节中可能出现故障的零部件一一对应设有分类器，每一个所述分类器具有独立的损失函数并将故障类别特征向量转换为类别概率向量。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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