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龙图腾网获悉伽利略(天津)技术有限公司申请的专利基于神经网络的机器人关节磨损评估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：CN121412600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202512029580.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于神经网络的机器人关节磨损评估方法及系统是由李成胤;杨凯;李震;陈鹏武;刘宝明设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的机器人关节磨损评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及智能评估领域，其具体地公开了一种基于神经网络的机器人关节磨损评估方法及系统，其通过同步获取机器人关节的原始振动时间序列与工况数据时间序列，并构建一个以工况数据为动态条件的特征提取网络，以解耦并提取出仅与内在磨损状态相关的纯净退化特征编码。进而，基于该纯净的退化特征编码序列，驱动一个退化趋势时序建模网络，以精准捕捉其长期单调的演化规律，并生成表征关节真实磨损程度的时序隐藏状态。最终，通过对该时序隐藏状态进行解码预测，实现对机器人关节剩余使用寿命的精确评估，能够确保在宽泛变化的工况下始终准确地追踪关节的真实退化状态，从而实现了对机器人关节的精准化与智能化健康评估。

本发明授权基于神经网络的机器人关节磨损评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的机器人关节磨损评估方法，其特征在于，包括： 获取机械人关节原始振动时间序列和工况数据时间序列； 对机械人关节原始振动时间序列和工况数据时间序列进行基于条件感知特征协同映射的混合特征提取以得到工况调制振动时序特征编码向量的时间序列，其包括：将机械人关节原始振动时间序列输入传感器特征提取分支以得到关节振动局部时序特征序列； 将工况数据时间序列输入工况特征提取分支以得到工况局部时序特征序列； 对工况局部时序特征和关节振动局部时序特征进行细粒度特征映射融合以得到工况-关节振动细粒度特征映射融合编码向量； 对工况-关节振动细粒度特征映射融合编码向量中各个位置的特征值进行关联拓扑量化建模以得到工况-关节振动关联拓扑量化系数的集合； 基于工况-关节振动关联拓扑量化系数的集合，对工况-关节振动细粒度特征映射融合编码向量进行交互重要性加权强化以得到工况调制振动时序特征编码向量； 对工况调制振动时序特征编码向量的时间序列进行退化趋势时序建模以得到关节磨损时序隐藏状态； 基于关节磨损时序隐藏状态进行剩余寿命预测以得到预测的剩余寿命。

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