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龙图腾网获悉广东毕要科技有限公司;广东省机械技师学院申请的专利一种机械臂故障判别方法、装置、设备及存储介质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：CN120480933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510999023.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机械臂故障判别方法、装置、设备及存储介质是由邱志荣;陈皇星;梁智;皮康;曾锋设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机械臂故障判别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及机械臂技术领域，提供了一种机械臂故障判别方法、装置、设备及存储介质，该机械臂故障判别方法包括：获取机械臂的第一目标判别区域的多个第一实时数据信息；提取多个第一实时数据信息的第一实时特征值，并对第一实时特征值进行分类，获取多个不同类别的第一实时特征值；根据同一个类别的第一实时特征值，计算相应的机械臂第一故障概率；根据多个不同类别的第一实时特征值所对应的机械臂第一故障概率，计算机械臂第一故障总概率；根据机械臂第一故障总概率，实现第一目标判别区域的故障判别。本发明综合考虑了不同类型特征值对于机械臂故障判别的影响，能够准确地实现机械臂故障的判别。

本发明授权一种机械臂故障判别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机械臂故障判别方法，其特征在于，所述机械臂故障判别方法包括如下步骤： 获取所述机械臂的第一目标判别区域的多个第一实时数据信息； 提取多个所述第一实时数据信息的第一实时特征值，并对所述第一实时特征值进行分类，获取多个不同类别的第一实时特征值； 根据同一类别的第一实时特征值，计算相应的机械臂第一故障概率； 根据多个不同类别的第一实时特征值所对应的机械臂第一故障概率，计算机械臂第一故障总概率； 根据所述机械臂第一故障总概率，实现所述第一目标判别区域的故障判别； 计算相应的机械臂第一故障概率的具体方法包括如下步骤： 获取与所述同一类别的第一实时特征值对应的第一时间信息； 根据所述同一类别的第一实时特征值以及所述第一时间信息构建第一实时特征值曲线函数； 获取预设时间段内所述同一类别的实际第一实时特征值与基于所述第一实时特征曲线函数所获得的预设时间段内的同一类别的预测第一实时特征值之间的第一总体偏差； 根据所述同一类别的第一实时特征值计算第一实际故障概率； 基于所述第一实时特征曲线函数获取预设时间段内的第一预测故障概率，并通过所述第一总体偏差对所述第一预测故障概率进行修正； 根据所述第一实际故障概率以及修正后的所述第一预测故障概率，计算所述机械臂第一故障概率； 其中，表示当前时刻，表示预设时间宽度，所述第一总体偏差通过计算多个实际第一实时特征值与预测第一实时特征值之间的偏差的平均值获取；通过所述同一类别的第一实时特征值与对应的机械臂第一故障概率特征值之间的相似度，计算第一实际故障概率；基于所述第一实时特征曲线函数获取预设时间段内第一实时特征预测值，根据第一实时特征预测值获取第一预测故障概率。

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