浙江工业大学刘一凡获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于双神经网络模型的机器人柔性关节预测控制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：CN120269584B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510775502.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于双神经网络模型的机器人柔性关节预测控制方法是由刘一凡;林文杰;余璇;周祥清;吴祥;董辉;刘毅设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于双神经网络模型的机器人柔性关节预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能控制技术领域，公开了一种基于双神经网络模型的机器人柔性关节预测控制方法，包括收集机器人中各柔性关节在各工况下的动力学参数，并构建运动状态数据库；基于运动状态数据库，构建实时预测模型；采集实时状态参数，并输入实时预测模型中，预测出实时特性参数；基于运动状态数据库，构建未来预测模型；将实时特性参数输入未来预测模型中，预测出未来运动参数；对未来运动参数进行动态优化，获取优化运动参数，并对柔性关节进行控制；本发明能够充分发挥深度学习在非线性动态系统建模和优化控制方面的优势，有效提高柔性关节的控制精度、响应速度和适应性，提升控制系统的实时性和预测精度。
本发明授权基于双神经网络模型的机器人柔性关节预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双神经网络模型的机器人柔性关节预测控制方法，其特征在于，所述基于双神经网络模型的机器人柔性关节预测控制方法，包括： 收集机器人各柔性关节在各工况下的动力学参数，构建运动状态数据库； 基于运动状态数据库，将动力学参数划分为观测参数和响应参数，采用前馈神经网络结构，构建实时预测模型； 实时采集各柔性关节的观测参数，并分别设置关节标签后输入实时预测模型，得到预测的响应参数作为实时特性参数； 基于运动状态数据库，将一个柔性关节在同一工况下的动力学参数作为一组参数集合，采用循环神经网络结构，构建未来预测模型； 将实时特性参数输入未来预测模型中，预测各柔性关节未来的动力学参数； 采用智能决策算法对各柔性关节未来的动力学参数进行动态优化，得到优化运动参数，并基于优化运动参数对各柔性关节进行控制。
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