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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种工业机器人运行状态长序列电流信号识别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：CN117972371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202410120422.6，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种工业机器人运行状态长序列电流信号识别方法是由韩彦峰;肖科设计研发完成，并于2024-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业机器人运行状态长序列电流信号识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业机器人领域，公开了一种基于TYX‑net的多关节工业机器人长序列电流信号识别方法，利用深度学习的方法，采用机器人耦合电流信号对机器人进行健康评估，通过金字塔结构的分层多尺度特征提取网络TYX‑net，实现了对机器人长信号的高效识别。

本发明授权一种工业机器人运行状态长序列电流信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种工业机器人运行状态长序列电流信号识别方法，其特征在于：包括以下步骤： A、采集工业机器人关节电流信号，采集后按运行天数将电流信号划分为120个阶段，前57个阶段划分为磨合期； B、进行数据预处理，将机器人原始信号中的复位和暂停信号剔除，只保留主程序信号，每个信号长度为122秒，采样频率为250Hz，单个样本长度为31000，按照8：2的类别将收集到的信号划分为训练集与测试集； C、使用训练集训练模型TYX-3对长序列信号进行处理，采用训练集训练模型TYX-4对超长序列信号进行处理； D、以步骤C中的网络输出对工业机器人机械臂的运行周期预测值，从机械臂运行开始，按天为单位，每运行一天为一个运行周期，以该主程序信号的运行周期为样本标签，将预测值与样本标签比较，若与标签值相同，则判定为预测准确； 所述TYX-3采用38层的网络结构，包含一层PatchEmbedding层作为网络的输入层，两层用于降采样的PatchMerging层，三个包含卷积注意力块、BatchNorm层和前向传播层的TYX模块，以及用于输出的全连接层；所述TYX-4采用53层网络结构，包含一层PatchEmbedding层作为网络的输入层，三层用于降采样的PatchMerging层，四个包含卷积注意力块、BatchNorm层和前向传播层的TYX模块，以及用于输出的全连接层； 所述卷积注意力块包含多尺度卷积注意力块MSCA、两个通道混合层、激活函数层，通道混合层采用1×1卷积做通道混合操作，激活函数层为GELU激活函数；所述多尺度卷积注意力块MSCA包括A模型支路、B模型支路、C模型支路、D模型支路以及通道混合层；A模型支路用于提取信号的小尺度特征，B模型支路用于提取信号的中尺度特征，C模型支路用于提取信号的大尺度特征，D模型支路用于提取信号的超大尺度特征； 多尺度卷积注意力块中通道混合层将A、B、C、D支路的张量进行通道层面的元素相加，采用1×1卷积作为通道融合操作，随后输出量与MSCA的输入量矩阵相乘进行多尺度注意力操作。

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