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龙图腾网恭喜天津赛威工业技术有限公司申请的专利工业机器人预测性维护管理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：CN119295060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411833414.2，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权工业机器人预测性维护管理方法及系统是由孙洲设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业机器人预测性维护管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种工业机器人预测性维护管理方法及系统，涉及设备维护管理技术领域，包括：获取工业机器人的多模态异构数据，进行智能预处理，得到第一预处理数据，对第一预处理数据进行跨模态关联融合，生成融合数据，提取互补冗余信息并构建语义特征图谱；构建健康状态预测模型，将语义特征图谱添加至健康状态预测模型中，通过线性变换映射至嵌入空间并提取时序信息，进行特征交互得到交互特征，通过前馈神经网络层进行变换和特征增强，得到健康状态概率分布；通过贝叶斯推理融合生成综合健康状态分布，结合检测模型，识别异常模式和关键转折点，生成最优维护策略并对工业机器人进行协同维护，将维护结果上传至服务器并保存当前状态。

本发明授权工业机器人预测性维护管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.工业机器人预测性维护管理方法，其特征在于，包括：通过预先设置的传感网络实时获取工业机器人的多模态异构数据，对所述多模态异构数据进行智能预处理，结合区块链确权同步以及生成对抗网络增强均衡操作，得到第一预处理数据，通过多模态图卷积神经网络对所述第一预处理数据进行跨模态关联融合，生成融合数据，提取所述融合数据间的互补冗余信息并构建所述工业机器人对应的语义特征图谱；基于转换器模型构建包含多个子系统的工业机器人对应的健康状态预测模型，将所述语义特征图谱作为输入添加至所述健康状态预测模型中，输入嵌入层通过线性变换将所述语义特征图谱映射至嵌入空间并提取时序信息，结合自注意力层进行特征交互得到交互特征，将所述交互特征通过前馈神经网络层进行变换和特征增强，得到每个子系统的健康状态概率分布；基于所述健康状态概率分布，通过贝叶斯推理融合生成综合健康状态分布，结合基于主动学习的异常检测模型，结合主动探索和不确定性采样识别所述综合健康状态分布中的异常模式和关键转折点，基于健康状态影响信息，结合强化学习算法生成最优维护策略并通过博弈论方法对所述工业机器人进行协同维护，将维护结果实时上传至服务器并保存所述工业机器人的当前状态。

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