宁波日月电线电缆制造有限公司应存世获国家专利权
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龙图腾网获悉宁波日月电线电缆制造有限公司申请的专利基于深度树学习的机器人电缆故障分类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：CN120217126B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510704297.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于深度树学习的机器人电缆故障分类方法及系统是由应存世;张爱红;钱泽豪;吴燕妃;何铖设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度树学习的机器人电缆故障分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度树学习的机器人电缆故障分类方法及系统，涉及机器人技术领域，包括采集电缆信号和关节位置信息，计算弯曲程度特征；根据机器人运动状态提取电压、电流、功率和阻抗特征，形成状态敏感特征集；构建深度树学习分类器，通过注意力连接机制进行特征传递；采用多尺度分裂准则进行局部优化和全局优化进行训练。本发明能有效识别不同运动状态下的电缆故障，提高分类准确率和鲁棒性。
本发明授权基于深度树学习的机器人电缆故障分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度树学习的机器人电缆故障分类方法，其特征在于，包括： 采集机器人电缆的电压信号和电流信号，获取机器人的关节位置信息，基于所述关节位置信息计算电缆弯曲程度特征； 将机器人运动状态划分为静止状态、匀速状态和加减速状态，针对各状态提取电压、电流、功率和阻抗特征，并与所述电缆弯曲程度特征组合形成状态敏感特征集； 构建包含多层决策树结构的深度树学习分类器；将所述状态敏感特征集输入第一层决策树单元，相邻层的决策树单元通过注意力连接机制进行特征传递，其中基于Fisher判别准则计算特征的类间离散度和类内离散度，构建注意力权重矩阵，并利用所述注意力权重矩阵和自适应融合权重对传递特征进行加权组合得到融合特征； 对所述深度树学习分类器进行训练，包括：采用多尺度分裂准则对决策树单元进行局部优化，所述多尺度分裂准则在不同时间窗口下计算信息增益并动态调整窗口权重；进行全局优化，引入正则化约束控制相邻层决策树单元间的特征差异； 将待分类的机器人电缆信号输入训练完成的深度树学习分类器中，获得故障类型。
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