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龙图腾网获悉山东港口烟台港集团有限公司;同济大学;山东大学;烟台港滚装物流有限公司;烟台港股份有限公司汽车码头分公司申请的专利一种五轴重载AGV的故障包容方法及其故障包容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：CN120595756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511099606.X，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种五轴重载AGV的故障包容方法及其故障包容系统是由陈维如;黄东辉;曲涛;张元建;黄岩军;王一;柳威;杨文杰;万熠;仝兴华;王兰忠;宫永顺;曹海东;常震霖;孟令军;郝延鹏;孙淑岳;孙洁;刘超;顾健;林大凯;孙超;郭恩华;戚玮真;李学奇;任梦真;钱广来设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种五轴重载AGV的故障包容方法及其故障包容系统在说明书摘要公布了：一种五轴重载AGV的故障包容方法及其故障包容系统，涉及港口自动化设备领域。为了解决现有的五轴重载AGV无法抵抗轮毂电机失效风险的缺陷，获取每个车轮轮毂电机的工作状态，并根据获取的状态数据计算动态故障因子，判断电机的故障等级；生成动态控制指令，为故障响应提供输入指令，为动态容错提供控制策略；故障恢复与安全链执行，根据故障等级和控制策略，重新分配未故障车轮的电机转矩，同时实时反馈系统状态给控制指令生成模块，从而调整控制策略；通过虚拟模型与物理模型进行对比，进而向控制指令生成模块进行反馈，同时提取历史数据持续优化系统性能。本发明主要用于对智能转运机器人的失效进行及时处理。

本发明授权一种五轴重载AGV的故障包容方法及其故障包容系统在权利要求书中公布了：1.一种五轴重载AGV的故障包容方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、通过传感器组实时获取五轴重载AGV的状态数据，获得每个车轮轮毂电机的工作状态数据，并根据获取的工作状态数据计算动态故障因子h； 所述根据获取的工作状态数据计算动态故障因子的具体过程为： ； 其中为电流，为转速，A为振动，为温度；h是动态故障因子，i是转速权重因子，j是振动权重因子，k是温度权重因子； 步骤2、根据当前工况计算工况权重因子w，并根据步骤1所得的动态故障因子h判断每个车轮轮毂电机的故障等级； 在步骤2中，所述判断电机的故障等级的具体步骤为： 步骤21：计算工况权重因子： ； 其中，a是坡度权重因子，b是车速权重因子，c是负载权重因子，S是坡度系数，V是车速系数，β是负载系数； 步骤22：根据动态故障因子与工况权重因子得到电机的故障等级； 若，即前片或后片单轮的一个电机失效，此时视为1级故障； 若，即单片区单轮双电机完全失效或双片区各有单轮双电机失效，此时视为2级故障； 若，即同片区异侧2车轮失效或双片区各有异侧2车轮失效，此时视为3级故障； 若，即存在某一片区同侧双电机失效或某一片区至少三电机失效或存在动力单元电机失效，此时视为4级故障； 若前后片的通信丢包率L≥30%，即传感器失效，此时将其视为5级故障；其中、、、分别为1至4级故障等级所对应的判定阈值； 步骤3、通过控制指令生成模块生成动态控制指令，为故障响应提供输入指令，为动态容错提供控制策略； 步骤4、故障恢复与安全链执行，根据所述故障等级和控制策略，重新分配未故障车轮轮毂的电机的转矩，同时实时反馈系统状态给控制指令生成模块，从而调整控制策略； 在步骤4中，所述控制策略中针对4级和5级故障的具体步骤如下： 采用“通信急救-联合制动-机械锁止”三级安全链，从而确保极端故障下的设备安全； 通信急救：切换至备份通道，备份通道为LoRa通道，用来广播故障代码至中央控制系统； 联合制动：电机制动联合液压制动冗余激活； 机械锁止：双电磁锁同步锁止，通过反馈模块预测最佳锁止点，避免溜坡； 步骤5、反馈模块通过虚拟模型与物理模型进行对比，进而向控制指令生成模块进行反馈，同时提取历史数据持续优化系统性能； 在步骤5中，所述反馈模块通过虚拟模型与物理模型进行对比的具体步骤如下： 步骤51：所述反馈模块包括数字孪生校准模块与迁移学习模块；所述数字孪生校准模块根据虚拟模型对模型预测控制模块进行优化增强，将虚拟模型与物理系统的输出进行对比，根据对比得到的误差值实时调整模型预测控制模块的权重； 步骤52：所述迁移学习模块基于域对抗网络对齐历史故障与当前场景特征分布；从历史库中提取相似故障策略骨架，从而实现对强化学习模块网络的微调。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东港口烟台港集团有限公司;同济大学;山东大学;烟台港滚装物流有限公司;烟台港股份有限公司汽车码头分公司，其通讯地址为：264000 山东省烟台市芝罘区北马路155号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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