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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利自适应扭矩观测器半健康装置自修复学习控制方法和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：CN119105291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411482992.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权自适应扭矩观测器半健康装置自修复学习控制方法和系统是由付庄;刘浜;张嘉正;华佐豪设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应扭矩观测器半健康装置自修复学习控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种自适应扭矩观测器半健康装置自修复学习控制方法和系统，包括：建立多自由度控制的系统动力学模型；基于所述系统动力学模型，建立基于广义动量的自适应扭矩观测器；采集系统响应数据，并基于所述自适应扭矩观测器获得模糊参数，进而实现外部扭矩的自适应估计；将所述系统响应数据和所述外部扭矩估计融合分类，进行故障模式诊断与状态监测；基于所述状态监测结果，建立基于强化学习的自修复控制策略，实现多自由度半健康装置的自修复控制。本发明针对半健康系统具有不依赖于精确动力学模型、外部扭矩估计的自适应性高、风险感知能力强、控制系统可靠性稳定性更高等优点。

本发明授权自适应扭矩观测器半健康装置自修复学习控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应扭矩观测器半健康装置自修复学习控制方法，其特征在于，包括： 建立多自由度控制的系统动力学模型； 基于所述系统动力学模型，建立基于广义动量的自适应扭矩观测器； 采集系统响应数据，并基于所述自适应扭矩观测器获得模糊参数，实现外部扭矩的自适应估计； 将所述系统响应数据和所述外部扭矩估计融合分类，进行故障模式诊断，并基于所述故障模式诊断得到状态监测结果； 基于所述状态监测结果，建立基于强化学习的自修复控制策略，实现多自由度半健康装置的自修复控制； 所述基于广义动量的自适应扭矩观测器包括所述系统动力学模型和神经网络，其中，所述神经网络根据在无碰撞无故障模式下采集到的系统响应数据，对所述系统动力学模型的模糊参数进行自适应估计； 所述采集系统响应数据，并基于所述自适应扭矩观测器获得模糊参数，实现外部扭矩的自适应估计，包括： 其中，代表外部扭矩的估计，K是一个正实数值，τm为执行器输入扭矩，τe为外部扭矩，p为系统广义动量，α是包含模糊参数的物理量； τe＝-FLlcosθ＝-Fg-Fclcosθ x＝lsinθ 其中，M为广义质量，M＝J1+J2+ml2cos2θ，Fg为正常工作负载，Fc为由于碰撞因素产生的干扰负载，x为阀芯的位移，βi即为模糊的动力学参数； α中的表达式为： 其中 wi,n是权重值，其值由各自表达式定义计算得到，其中下标n是离散采样值的序号，表示这是第n组信号计算得到的四个权重值w和常数值b，然后计算得到了第n个α。

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