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龙图腾网获悉成渝地区双城经济圈(泸州)先进技术研究院;四川博尔特机器人科技有限公司;清华大学无锡应用技术研究院;清华大学申请的专利一种基于机理模型和数据驱动的索并联机器人抑振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：CN119734263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411883296.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于机理模型和数据驱动的索并联机器人抑振控制方法是由邵珠峰;唐永清;贺小伟;杭旸;刘汉擎;陈永报;兰远健;刘璇设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机理模型和数据驱动的索并联机器人抑振控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机理模型和数据驱动的索并联机器人抑振控制方法，包括：对索驱动并联机器人进行动力学建模，求解工作空间内各点的固有频率；在工作空间内随机选取点，将动平台移至选取位置处，使用反作用力装置激振，振动传感器记录位姿变化；根据振动数据辨识系统的实际固有频率，将空间位置‑固有频率残差数据集作为输入训练描述位置坐标与固有频率残差之间关系的深度学习模型；以最小化固有频率振动信号为设计目标设计控制器进行抑振控制，每个位置的固有频率由动力学模型预测值和深度学习模型给出的残差求和得到。通过该方法，能够实现对不同索并联机器人的快速抑制，有效提高索并联机器人末端的作业精度和工作的稳定性。

本发明授权一种基于机理模型和数据驱动的索并联机器人抑振控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机理模型和数据驱动的索并联机器人抑振控制方法，其特征在于，包括以下步骤：将绳索视作刚度不变的无质量弹簧，忽略次要因素对索并联机器人进行动力学建模，求解索并联机器人在工作空间内各点的固有频率；在工作空间内选取一定数量的点，移动索并联机器人末端动平台至质心与选取位置重合，使用反作用力装置激振，使用惯性传感单元记录索并联机器人振动过程中的位姿变化；根据激振后惯性传感单元记录数据辨识索并联机器人在该位置振动的实际固有频率，由选取点的位置坐标和索并联机器人在该点处的固有频率残差生成数据集；将空间位置-固有频率残差数据集作为输入训练描述工作空间位置坐标与对应的固有频率残差之间关系的深度学习模型，对动力学模型解得的固有频率进行修正；根据索并联机器人的动力学模型，以最小化一定阶次固有频率振动信号为目标设计状态空间控制器，驱动反作用力装置输出抑振力对索并联机器人进行抑振控制，其中每个位置处的固有频率由动力学模型预测值和深度学习模型给出的残差求和得到； 所述次要因素包括绳索自身的重量、迟滞效应、蠕变效应和滑轮大小。

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成渝地区双城经济圈(泸州)先进技术研究院;四川博尔特机器人科技有限公司;清华大学无锡应用技术研究院;清华大学，其通讯地址为：646015 四川省泸州市中国白酒金三角酒业园区爱仁堂广场；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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