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龙图腾网获悉湖北三江博力智能装备有限公司申请的专利一种协同天车平台的智能喷砂机器人控制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：CN120886266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511361911.1，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种协同天车平台的智能喷砂机器人控制方法及系统是由汤斌斌;白华章;童文杰;吴化格设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种协同天车平台的智能喷砂机器人控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种协同天车平台的智能喷砂机器人控制方法及系统，该方法包括如下步骤：由天车将机器人移动至目标作业区域，机器人通过视觉与姿态探测对未知区域进行增量扫描，建立精确的区域数字模型。作业前，通过标定试验构建一个能够预测喷砂物理状态和频谱特征的预测模型。作业时，系统同步采集喷砂点的实时声学与机器人腕部振动信号，利用其耦合特征和物理状态预测模块解译出当前喷砂的能量传递效率与物理状态。随后结合当前状态与控制参数，利用频谱特征预测模块逆向求解出最优的参数调整量，并实时更新机器人控制参数以自适应地完成作业。本发明实现了喷砂过程的实时在线优化与闭环自适应控制，显著提升了作业质量与效率。

本发明授权一种协同天车平台的智能喷砂机器人控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种协同天车平台的智能喷砂机器人控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 将待清理工件的工件三维模型划分为多个目标作业区域，并控制天车平台将喷砂机器人移动至目标作业区域； 在目标作业区域内，通过结合视觉引导与喷嘴姿态探测的方式对目标作业区域内的未知区域进行增量式扫描，生成目标作业区域的区域数字模型； 依据预先设计的喷砂标定试验构建喷砂机器人在执行喷砂作业时的喷砂状态预测模型，喷砂状态预测模型包括用于预测喷砂作业所属物理状态的物理状态预测模块，以及用于预测喷砂作业频谱特征的频谱特征预测模块，其包括如下步骤： 基于卷积神经网络构建初始物理状态预测模块，基于具有多个隐藏层的深度神经网络构建初始频谱特征预测模块； 预先设计覆盖机器人运动学参数和喷砂工艺参数所有控制参数组合的试验方案，根据试验方案对包含不同材质和不同锈蚀等级的标准工件样本进行多次喷砂试验； 在每次喷砂试验中，记录当前输入的控制参数组合，采集喷砂冲击点产生的试验声学信号与机器人腕部传递的试验振动信号，并利用外部测量设备标定出当前喷砂试验中的试验物理状态和试验能量效率； 计算试验声学信号与试验振动信号之间的试验信号耦合特征，并基于试验信号耦合特征联立试验声学信号与试验振动信号形成声-振特征谱； 将试验物理状态和试验能量效率作为试验信号耦合特征的标签构建第一训练集，结合控制参数组合和声-振特征谱构建第二训练集； 采用第一训练集完成初始物理状态预测模块的监督式学习训练，并利用第二训练集完成初始频谱特征预测模块的学习训练，将训练完成后的物理状态预测模块和频谱特征预测模块组成喷砂状态预测模型； 在喷砂机器人基于区域数字模型进行喷砂作业时，同步采集喷砂冲击点产生的实时声学信号与机器人腕部传递的实时振动信号，基于实时声学信号与实时振动信号之间的耦合特征，通过物理状态预测模块实时解译出当前喷砂作业的能量传递效率，并预测得到当前物理状态，其包括如下步骤： 采用希尔伯特-黄变换方法对实时声学信号和实时振动信号的原始波形数据进行处理，分解为一系列表征不同时间尺度能量分量的本征模态函数； 基于本征模态函数计算喷砂作业时实时声学信号与实时振动信号之间的瞬时相位同步性、能量相关性以及频率响应关系，量化得到实时声学信号与实时振动信号之间的耦合特征； 将计算得到的耦合特征输入至物理状态预测模块中，通过物理状态预测模块输出当前喷砂作业的能量传递效率，并同步输出当前喷砂作业所属的物理状态分类，物理状态分类包括杂质剥离、基材冲击和无效反弹； 结合当前物理状态和喷砂机器人的当前控制参数并利用频谱特征预测模块逆向求解出喷砂机器人控制参数的参数调整量； 根据参数调整量自适应控制喷砂机器人更新控制参数以完成当前目标作业区域的喷砂作业，并在完成当前目标作业区域的喷砂作业后，控制天车平台将喷砂机器人移动至下一目标作业区域。

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