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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利工业机器人早期异常监测模型及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：CN117093852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202311221699.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权工业机器人早期异常监测模型及方法是由杨波;徐文龙;焦健;王四宝;王时龙;李东设计研发完成，并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业机器人早期异常监测模型及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业机器人早期异常监测模型，包括编码器模块、聚合器和条件解码器；编码器模块包括生成路径和潜在路径；生成路径上设有第一编码器，第一编码器学习已知上下文数据与目标数据点序数之间的映射关系，并得到工业机器人运行周期信号在高维空间的表征向量；潜在路径上设有第二编码器，第二编码器学习已知上下文数据内部特征并模拟高斯过程推理，得到工业机器人运行周期信号在高维空间的表征向量；聚合器用于聚合两个表征向量以获得全局表征参数；条件解码器对全局隐变量进行解码，得到信号函数,从而在输入目标数据点后获得对应的目标数据点预测信号值；本发明还公开了一种工业机器人早期异常监测方法。

本发明授权工业机器人早期异常监测模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种工业机器人早期异常监测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：采集焊装生产线现场工业机器人运行信号数据；将采集的工业机器人运行信号数据划分为已知上下文数据和目标数据；步骤二：构建工业机器人早期异常监测模型；步骤三：利用已知上下文数据和目标数据训练所述工业机器人早期异常监测模型，以学习正常运行周期信号的函数分布特征，实现对工业机器人正常运行信号值的准确预测；步骤四：统计所述工业机器人早期异常监测模型预测正常运行信号值的误差分布范围，采用3σ原则划分正常运行信号值的预测误差范围；步骤五：实时采集焊装生产线现场工业机器人运行信号数据，利用工业机器人早期异常监测模型实时预测工业机器人的运行信号值；步骤六：判断运行信号值是否落入正常运行信号值的预测误差范围内：若是，则工业机器人运行正常；若否，则工业机器人运行异常；所述工业机器人早期异常监测模型包括编码器模块、聚合器和条件解码器；所述编码器模块包括生成路径和潜在路径；所述生成路径上设有第一编码器，所述第一编码器以xC,yC,xt作为输入以学习已知上下文数据xC,yC与目标数据点序数xt之间的映射关系，并得到工业机器人运行周期信号在高维空间的表征向量RT；所述第一编码器和第二编码器均采用通道交叉注意力模块；所述通道交叉注意力模块包括串联的通道注意力单元和交叉注意力单元；所述潜在路径上设有第二编码器，所述第二编码器以已知上下文数据xC,yC作为输入以学习已知上下文数据xC,yC内部特征并模拟高斯过程推理，得到工业机器人运行周期信号在高维空间的表征向量RC；所述聚合器用于聚合表征向量RT和表征向量RC，以获得全局表征参数；所述条件解码器接收全局隐变量zr与目标数据点序数xt并对全局隐变量zr进行解码，得到确定函数frx,从而在输入xt后获得对应的目标数据点预测信号值所述条件解码器内设有多层感知机，所述多层感知机采用ReLU激活函数并融合交叉注意力单元的输出，得到工业机器人运行信号数据在高维空间的表征向量；其中：xC表示上下文数据点序数；yC表示上下文数据点信号值；xt表示目标数据点序数；表示目标数据点预测信号值；zr表示全局隐变量，通过对全局表征参数进行采样获取。

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