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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种实时的工业机械臂故障辨识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：CN113378363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202110589534.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种实时的工业机械臂故障辨识方法是由周巧倩;程思宇;朱俊威;董建伟;顾曹源;王琪;杨豫鹏;王波;杨雷;杨冰冰设计研发完成，并于2021-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时的工业机械臂故障辨识方法在说明书摘要公布了：一种实时的工业机械臂故障辨识方法，先对六轴工业机械臂进行动力学建模；将系统动力学模型离散化并转化为状态空间方程，构造迭代中间观测器，通过在线迭代的方式估计出执行器故障信号。本发明的方法考虑了工业机械臂系统发生执行器故障的现象，并且本发明不只局限于此实例，同时其估计结果可以满足实际应用的精度与实时性要求。

本发明授权一种实时的工业机械臂故障辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种实时的工业机械臂故障辨识方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤步骤1建立一个非线性机械臂动力学方程： 其中q,分别表示机械臂角度，角速度，角加速度，向量Mq表示机械臂惯性矩阵，表示机械臂科氏力、离心力、重力力矩向量,τ表示机械臂控制力矩向量,τf表示机械臂执行器故障力矩向量,表示机械臂的摩擦力；考虑机器人动力学模型已知，定义为便于分析，将式1转化成如下状态空间模型：xt+1＝Atxt+Btτt+τft-Bthx1t,x2t-Btfx2t2yt＝Cxt其中 xt是第t时刻的状态，yt是第t时刻的系统输出，T为离散采样时间，O3×3表示3行3列的零矩阵，I3×3表示3行3列的单位矩阵，M-1x1表示惯性矩阵的逆矩阵；步骤2构造中间观测器，过程如下:2.1引入中间变量ξt＝τft-wB'txt3其中上标“′”表示矩阵的转置,ξt表示中间变量,ω是调优参数；2.2基于中间变量，设计中间观测器如4所示；2.3通过收集λ∈N个观测值，写出从第i个传感器的值 其中 .系数矩阵Fit＝ΦitBt， Γt＝At+ωBtB't定义得Yt＝Qzt5其中，Q＝[OF],zt＝xt-λ+1,ζt-ht,并且其中zt即所需要估计的状态变量；步骤3利用事件触发投影梯度下降算法更新估计值事件触发投影梯度下降算法更新估计值通过李雅普诺夫投影梯度方向； 所述步骤3的步骤如下；3.1对迭代次数m,k,进行初始化,m＝1,k＝0,3.2基于Q，Q的伪逆Q+以及t时刻第m-1次迭代下的状态估计值求取t时刻第m次迭代下的状态估计值并对所求得的进行投影运算，3.3求取在李雅普诺夫投影方向的值对迭代次数m进行更新，m＝m+1；3.4循环3.2-3.3直到迭代次数m超过设定的次数v1,即m＞v1；3.5求取在t时刻从m-v1+1次迭代到第m次迭代上的平均值Vavg，取η1为设定的更新率，当时，k＝k+1；否则k＝0；3.6对3.2-3.5进行循坏，直到k到达设定的计数值α1，即k≥α1；3.7基于获取等价中间变量ζ-h在t-λ+1时刻的估计值3.8基于3.7，求取执行器故障τf在t-λ+1时刻的估计值因此，由3.1-3.8得参数v1,η1,α1需要依据实际系统进行选取。

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