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龙图腾网获悉天津新松机器人自动化有限公司申请的专利基于人工智能的机器人健康状态评估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：CN120145285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510628058.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于人工智能的机器人健康状态评估方法及系统是由高松;吕华楠;陈祖涛;骞东亮;宋文义;赵彦松设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的机器人健康状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的机器人健康状态评估方法及系统，方法包括数据采集融合、数字孪生健康建模、多尺度预测性维护、故障容错控制和健康状态评估。本发明涉及数字化机器人健康分析技术领域，该方法通过融合多源传感数据构建优化特征集，采用结合物理约束和磨损演化的动态双数据流神经微分方程实现数字孪生健康建模，输出机器人健康度参数；引入量子退火优化与图注意力机制，构建多层次预测性维护架构，实现从零件级到系统级的故障传播预测与维护优化，结合模型预测控制实现故障容错控制。提升机器人健康评估的准确性、可解释性与实用性。

本发明授权基于人工智能的机器人健康状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的机器人健康状态评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集融合，用于收集原始数据、提取时空特征并进行特征融合，具体为通过传感数据收集和动态采样协调，得到机器人健康状态评估原始数据集，并通过数据预处理和工艺特征融合，得到机器人健康状态评估优化数据； 所述机器人健康状态评估优化数据，具体包括振动信号时域特征数据、频域特征数据、状态变量特征数据、机器人健康衍生特征数据、负载特征数据、维护历史特征数据和机器人健康标签数据； 步骤S2：数字孪生健康建模，采用动态双数据流神经常微分方程建模方法，进行数字孪生健康建模，得到机器人健康度参数,包括以下步骤：步骤S21：物理约束嵌入建模，采用结合动力学系统物理约束的哈密顿神经网络，进行动态一致性物理约束模型建模；步骤S22：磨损演化建模；步骤S23：对抗验证；步骤S24：数字孪生健康建模； 步骤S3：多尺度预测性维护，采用结合量子退火优化和图注意力网络的多时间尺度预测架构，进行多尺度预测性维护，得到分级预测性维护参考数据，包括以下步骤：步骤S31：零件级寿命预测，采用结合量子退火优化的长短期记忆神经网络，进行零件级寿命预测；步骤S32：系统级故障传播图构建；步骤S33：机器级维护计划优化；步骤S34：多尺度集成；步骤S35：分级预测性维护； 所述量子退火优化，具体通过引入三阶参数交互关系建模项和测试准确率项进行标准量子退火优化算法的改进； 步骤S4：故障容错控制，得到故障发生控制指令数据； 步骤S5：健康状态评估，用于生成综合健康状态评估结果，具体为结合所述机器人健康度参数、所述分级预测性维护参考数据和所述故障发生控制指令数据，进行机器人健康状态综合评估，得到机器人健康状态综合评估参考数据。

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