哈尔滨工业大学朱延河获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于模式搜索和群智能优化的机械臂刚柔耦合动力学参数辨识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：CN116460854B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310560451.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于模式搜索和群智能优化的机械臂刚柔耦合动力学参数辨识方法是由朱延河;郑天骄;李沅澄;王成志;刘钧臣;傅彦博;赵士泽;赵杰设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于模式搜索和群智能优化的机械臂刚柔耦合动力学参数辨识方法在说明书摘要公布了：一种基于模式搜索和群智能优化的机械臂刚柔耦合动力学参数辨识方法，它包含：建立包含耗散力的刚柔耦合多自由度机械臂拉格朗日动力学模型；求解动力学最小参数集，并通过线性关系重组获得观测矩阵，获得可辨识的机械臂线性化动力学模型；基于有限傅里叶级数和五次多项式建立动力学参数辨识激励轨迹模型；以观测矩阵的条件数与奇异值的组合作为激励轨迹优化的目标函数；利用模式搜索算法与群智能优化算法迭代优化获得最终激励轨迹最佳参数；对最佳激励轨迹运行产生的状态参数进行最小二乘法辨识，获得机械臂动力学参数。本发明提高了全局可行域内搜索能力与后期局部搜索收敛能力，提高了对测量信号噪声的抗干扰能力，提高了参数辨识的准确性。
本发明授权一种基于模式搜索和群智能优化的机械臂刚柔耦合动力学参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模式搜索和群智能优化的机械臂刚柔耦合动力学参数辨识方法，其特征在于：包含： S1：建立包含耗散力的刚柔耦合多自由度机械臂拉格朗日动力学模型； S2：对步骤S1求得的动力学方程进行线性化处理，求解动力学最小参数集，并通过线性关系重组获得观测矩阵，获得可辨识的机械臂线性化动力学模型； S3：基于有限傅里叶级数和五次多项式建立动力学参数辨识激励轨迹模型； S4：以所述观测矩阵的条件数与奇异值的组合作为激励轨迹优化的目标函数，以机械臂的一定运动范围作为约束条件，通过群智能优化算法获得满足约束条件的初步激励轨迹最佳参数； S5：使用初步激励轨迹最佳参数作为模式搜索算法的初始值，利用模式搜索算法与群智能优化算法迭代优化获得最终激励轨迹最佳参数； S6：对最佳激励轨迹运行产生的状态参数进行最小二乘法辨识，获得机械臂动力学参数。
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