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龙图腾网恭喜广州大学申请的专利基于人机协作动力学和卷积神经网络的实时状态分类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：CN115392114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210937292.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于人机协作动力学和卷积神经网络的实时状态分类方法是由陈首彦;邱黎明;肖航;孙欣琪;朱厚耀;郭莹莹设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人机协作动力学和卷积神经网络的实时状态分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器人技术领域，公开了一种基于人机协作动力学和卷积神经网络的实时状态分类方法，包括如下步骤：S1，将协作者考虑为质量‑弹簧‑阻尼的系统，建立人机协作切削动力学模型；S2，在所述的动力学模型的基础上，利用时域分析获取人机协作切削状态下的动力学特征信号，并对该动力学特征信号进行描述；S3，利用互信息和相关性分析所获得的动力学特征信号，结合变刚度动力学信号组成特征族群；S4，将获得的特征族群作为卷积神经网络的输入，得到完整的人机协作切削的实时状态分类模型。本发明方案可以有效减少状态分类模型的计算量，提高分类模型的计算速度，并且确保分类模型辨识机器人协作状态的实时性和准确性。

本发明授权基于人机协作动力学和卷积神经网络的实时状态分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人机协作动力学和卷积神经网络的实时状态分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，将协作者考虑为质量-弹簧-阻尼的系统，建立人机协作切削动力学模型；所述的人机协作切削动力学模型包括： ；其中，M为机器人切削系统的惯性矩阵；C为机器人切削系统的阻尼系数；K为机器人切削系统的刚度矩阵；X为广义坐标，表示机器人切削深度；是所述机器人切削深度其一阶、二阶导数，分别表示对应的进给速度和加速度；其原点是机器人切削刀具和工件的接触点；为机器人关节中电机电压和机器人末端切削刀具的映射矩阵；为关节电机控制电压；为刀刃对工件的切割力；为柔性变产生的形弹性力，所述弹性力与刀具切削深度，进给速度，刀具转速为转秒，与切削面积有关；为外部扰动力；其中，为协作者对机器人施加的作用力，并存在以下关系： ；其中，为协作者的阻尼器矩阵；为协作者的刚度矩阵；则表示协作者的运动意图；表示机器人的切削位移，表示机器人的切削速度；S2，在所述的动力学模型的基础上，利用时域分析获取人机协作切削状态下的动力学特征信号，并对该动力学特征信号进行描述；S3，利用互信息和相关性分析所获得的动力学特征信号，结合变刚度动力学信号组成特征族群；S4，将获得的特征族群作为卷积神经网络的输入，得到完整的人机协作切削的实时状态分类模型。

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