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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)器人柔性關(guān)節(jié)預(yù)測(cè)控制方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120269584B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510775502.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)器人柔性關(guān)節(jié)預(yù)測(cè)控制方法是由劉一凡;林文杰;余璇;周祥清;吳祥;董輝;劉毅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)器人柔性關(guān)節(jié)預(yù)測(cè)控制方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于智能控制技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)器人柔性關(guān)節(jié)預(yù)測(cè)控制方法，包括收集機(jī)器人中各柔性關(guān)節(jié)在各工況下的動(dòng)力學(xué)參數(shù)，并構(gòu)建運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)；基于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型；采集實(shí)時(shí)狀態(tài)參數(shù)，并輸入實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型中，預(yù)測(cè)出實(shí)時(shí)特性參數(shù)；基于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建未來(lái)預(yù)測(cè)模型；將實(shí)時(shí)特性參數(shù)輸入未來(lái)預(yù)測(cè)模型中，預(yù)測(cè)出未來(lái)運(yùn)動(dòng)參數(shù)；對(duì)未來(lái)運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，獲取優(yōu)化運(yùn)動(dòng)參數(shù)，并對(duì)柔性關(guān)節(jié)進(jìn)行控制；本發(fā)明能夠充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)在非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模和優(yōu)化控制方面的優(yōu)勢(shì)，有效提高柔性關(guān)節(jié)的控制精度、響應(yīng)速度和適應(yīng)性，提升控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和預(yù)測(cè)精度。

本發(fā)明授權(quán)基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)器人柔性關(guān)節(jié)預(yù)測(cè)控制方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)器人柔性關(guān)節(jié)預(yù)測(cè)控制方法，其特征在于，所述基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)器人柔性關(guān)節(jié)預(yù)測(cè)控制方法，包括： 收集機(jī)器人各柔性關(guān)節(jié)在各工況下的動(dòng)力學(xué)參數(shù)，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)； 基于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，將動(dòng)力學(xué)參數(shù)劃分為觀測(cè)參數(shù)和響應(yīng)參數(shù)，采用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型； 實(shí)時(shí)采集各柔性關(guān)節(jié)的觀測(cè)參數(shù)，并分別設(shè)置關(guān)節(jié)標(biāo)簽后輸入實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型，得到預(yù)測(cè)的響應(yīng)參數(shù)作為實(shí)時(shí)特性參數(shù)； 基于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，將一個(gè)柔性關(guān)節(jié)在同一工況下的動(dòng)力學(xué)參數(shù)作為一組參數(shù)集合，采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建未來(lái)預(yù)測(cè)模型； 將實(shí)時(shí)特性參數(shù)輸入未來(lái)預(yù)測(cè)模型中，預(yù)測(cè)各柔性關(guān)節(jié)未來(lái)的動(dòng)力學(xué)參數(shù)； 采用智能決策算法對(duì)各柔性關(guān)節(jié)未來(lái)的動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，得到優(yōu)化運(yùn)動(dòng)參數(shù)，并基于優(yōu)化運(yùn)動(dòng)參數(shù)對(duì)各柔性關(guān)節(jié)進(jìn)行控制。

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