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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种机器人加工过程污染物分布预测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：CN115440313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210893932.8，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种机器人加工过程污染物分布预测方法是由倪敬;陆彬彬;郑军强;岳小鹏;刘海山设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人加工过程污染物分布预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机器人加工过程污染物分布预测方法，在每个刀具位置采集机器人不同加工工况下各采集点处随加工时间变化的小颗粒粉尘质量浓度、切屑质量和切屑数量，对各采集点处构建的短期记忆网络模型进行训练；实际加工中，基于各个采集点的原始数据集数据以及短期记忆网络模型预测出当前时刻的小颗粒粉尘质量浓度、切屑质量和切屑数量；随着刀具中心坐标以及加工时间的变化，每个采集点处将预测出的当前时刻小颗粒粉尘质量浓度、切屑质量和切屑数量与当前时刻之前各个时刻得到的小颗粒粉尘质量浓度、切屑质量和切屑数量分别叠加，从而本发明能预测到与机器人加工轨迹对应的在各采集点处的污染物分布情况。

本发明授权一种机器人加工过程污染物分布预测方法在权利要求书中公布了：1.一种机器人加工过程污染物分布预测方法，其特征在于：该方法具体步骤如下： S1在机器人的末端执行件上装夹主轴，将刀具固定在主轴上；设置多个粉尘采集点；设定主轴转速、加工深度和机器人末端执行件的移动速度； S2主轴旋转，且机器人的末端执行件带动刀具移动预设距离，对工件进行加工；通过每个粉尘采集点处放置的切屑收集盒采集切屑，通过每个粉尘采集点处放置的激光粉尘仪实时监测小颗粒粉尘质量浓度，且每隔预设时间更换一次所有粉尘采集点处的切屑收集盒，对更换下来的各切屑收集盒称重得到收集的切屑质量，然后通过真空分散器分散、显微摄影、图像处理、轮廓识别和数量统计得到切屑数量；更换次数达到设定值后，执行下一步； S3在机器人末端执行件的移动速度预设范围内不断改变末端执行件的移动速度并重复步骤S2； S4在加工深度预设范围内不断改变加工深度并重复步骤S2和步骤S3； S5在主轴转速预设范围内不断改变主轴转速并重复步骤S2、步骤S3和步骤S4； S6在刀具中心坐标预设范围内不断改变刀具中心坐标并重复步骤S2、步骤S3、步骤S4和步骤S5； S7将每个采集点处的小颗粒粉尘质量浓度、切屑质量和切屑数量随主轴转速、加工深度、机器人末端执行件的移动速度、加工时间以及刀具中心坐标变化的监测数据记入一个原始数据集中； S8将每个原始数据集中的数据转化成网络模型需要的数据格式，然后按照8：2的比例划分为训练集和测试集； S9对各训练集X进行归一化处理； S10针对每个采集点，构建预测机器人加工过程中小颗粒粉尘质量浓度、切屑质量和切屑数量的长短期记忆网络模型，并用采集点处各自归一化处理后的训练集X对长短期记忆网络模型进行训练； S11对每个采集点处长短期记忆网络模型预测输出的数据集进行反归一化处理，并用预测输出的数据集和测试集计算出误差； S12机器人实际加工过程中，针对每一个刀具中心所在位置，加工时间未超过原始数据集记录的时间时，每个采集点处小颗粒粉尘质量浓度、切屑质量和切屑数量直接调用原始数据集的数据；当加工时间超过原始数据集记录的时间时，每个采集点处均基于长短期记忆网络模型预测出当前时刻的小颗粒粉尘质量浓度、切屑质量和切屑数量；随着刀具中心坐标以及加工时间的变化，每个采集点处将预测出的当前时刻小颗粒粉尘质量浓度、切屑质量和切屑数量与当前时刻之前各个时刻得到的小颗粒粉尘质量浓度、切屑质量和切屑数量分别叠加，从而预测到与机器人加工轨迹对应的在各采集点处的污染物分布情况。

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