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龙图腾网获悉成都纺织高等专科学校申请的专利具备异常检测功能的伺服电机控制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：CN120281239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510727628.X，技术领域涉及：H02P29/024；该发明授权具备异常检测功能的伺服电机控制方法及系统是由孙鑫;喻兴隆;黄勤陆;李忠炳;陈艳设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本具备异常检测功能的伺服电机控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具备异常检测功能的伺服电机控制方法及系统。按照时间点，将伺服速度先进行异常判断。若正常，再根据历史时间点的伺服位置获取预测时间点的伺服位置。将预测时间点对应的预测位置和实际位置构建异常树，异常树用层级表示时间点，用1个层级中的两个节点表示预测位置和实际位置。由异常树转化为异常矩阵，根据卷积，检测预测位置与实际位置之间的关联关系。采用预测时间点的预测位置与对应实际位置进行对比，作为第一次判别异常。并用实际位置与预测位置的差距的变化进行二次判别异常，以降低神经网络检测的输出数据与实际位置的差异。

本发明授权具备异常检测功能的伺服电机控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种具备异常检测功能的伺服电机控制方法，其特征在于，包括： 获取多个伺机信息；伺机信息包含多个运动时间点的伺服位置和伺服速度；所述伺服位置表示伺服电机控制的设备距离伺服电机的位置；所述伺服速度表示当前时间点的伺服电机旋转的快慢程度；一个伺机信息对应一个动作周期；所述运动时间点表示以动作周期中起始的时间点计时的时间点； 基于多个运动时间点的伺服速度，判别异常，得到三维速度图像；所述三维速度图像表示多个动作周期的多个运动时间点的伺服速度； 通过训练好的预测位置网络，基于所述三维速度图像和多个运动时间点的伺服位置，采用伺服速度和伺服位置共同判别多个运动时间点的伺服位置的变化，得到预测位置；所述预测位置表示在预测时间点预测的伺服位置； 多个预测时间点对应获得多个预测位置； 基于多个预测时间点和对应的预测位置，构建异常树；所述异常树表示多个预测时间点的预测位置和实际位置； 基于所述异常树和多个运动时间点的伺服速度，检测树结构，判断是否异常 所述基于所述异常树和多个运动时间点的伺服速度，检测树结构，判断是否异常，包括： 采用双亲表示法，将所述异常树转化为异常矩阵; 基于异常矩阵和多个运动时间点的伺服速度，通过训练好的第一卷积神经网络和第二卷积神经网络，得到第一异常特征；所述第一异常特征表示检测伺服速度异常的异常矩阵是否在位置上也异常的特征； 基于所述异常矩阵，检测预测位置和实际位置的变化，得到第二异常特征；所述第二异常特征表示一个时间点中的预测位置和实际位置的差别； 获得第一历史异常特征；所述第一历史异常特征表示历史时间点的异常矩阵输入训练好的第一卷积神经网络后输出的特征； 将第一历史异常特征和第一异常特征计算马氏距离，得到第一异常值；所述第一异常值表示当前时间点的伺服电机的状态与历史时间点的伺服电机的状态的差距； 计算第二异常特征中的多个值的方差，得到第二异常值；所述第二异常值表示多个运动时间点的伺服电机的预测位置和实际位置的差距； 若所述第一异常值大于第一阈值，或第二异常值大于第二阈值，设为异常。

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