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龙图腾网恭喜天津赛威工业技术有限公司申请的专利工业机器人安全监测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：CN119283048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202411837056.2，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权工业机器人安全监测方法及系统是由孙洲设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业机器人安全监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供工业机器人安全监测方法及系统，涉及安全监测技术领域，包括布置多模态传感器阵列采集机器人的状态信息；对振动信号进行经验模态分解,得到反映机器人传动系统磨损程度的固有模态函数;对温度信号进行小波变换,得到反映机器人散热情况的温度特征集;通过知识抽取、知识表示和知识融合技术,将机器人部件、性能参数、退化模式、维护措施中多种知识进行语义化表示和链接,构建机器人对应的管理知识图谱;基于路径排序的规则挖掘算法对所述管理知识图谱进行推理挖掘，通过挖掘频繁共现的实体和关系组成的推理路径，提取管理知识图谱中机器人的各个部件对应的退化特征，结合预先构建的时序预测模型，预测机器人的健康状态趋势。

本发明授权工业机器人安全监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.工业机器人安全监测方法，其特征在于，包括：布置多模态传感器阵列采集机器人的状态信息,所述状态信息包括振动信号和温度信号，所述多模态传感器阵列包括振动传感器和温度传感器,所述振动传感器布置在机器人的关节和执行机构处,所述温度传感器布置在机器人的散热部件处；对所述振动信号进行经验模态分解,得到反映机器人传动系统磨损程度的固有模态函数;对所述温度信号进行小波变换,得到反映机器人散热情况的温度特征集;基于所述固有模态函数以及所述温度特征集，结合所述机器人对应的属性信息，通过知识抽取、知识表示和知识融合技术,将机器人部件、性能参数、退化模式、维护措施中多种知识进行语义化表示和链接,构建机器人对应的管理知识图谱;基于路径排序的规则挖掘算法对所述管理知识图谱进行推理挖掘，通过挖掘频繁共现的实体和关系组成的推理路径，提取所述管理知识图谱中机器人的各个部件对应的退化特征，结合预先构建的时序预测模型，预测所述机器人的健康状态趋势；基于路径排序的规则挖掘算法对所述管理知识图谱进行推理挖掘，通过挖掘频繁共现的实体和关系组成的推理路径，提取所述管理知识图谱中机器人的各个部件对应的退化特征包括：针对所述管理知识图谱,采用基于随机游走的路径采样策略生成候选推理路径,从所述管理知识图谱中随机选择初始实体节点,根据当前实体节点的出边关系以均匀概率随机选择下一跳实体节点,重复该过程直至达到预设的路径长度,通过多次随机游走覆盖所述管理知识图谱的不同区域和语义关联,所述候选推理路径包括刻画机器人部件与对应退化特征关联的第一推理路径和刻画退化特征与潜在退化模式关联的第二推理路径;对所述候选推理路径进行排序筛选,采用综合支持度和置信度的路径排序准则对所述候选推理路径进行评分,所述综合支持度衡量所述候选推理路径在所述管理知识图谱中出现的频率；所述置信度衡量所述候选推理路径中前、后实体之间关联的强度;根据所述候选推理路径的综合支持度与置信度计算排序得分,按照得分从高到低对候选推理路径进行排序,筛选出得分最高的前K个候选推理路径作为频繁路径;根据所述频繁路径中包含的实体和关系类型,生成各个部件对应的退化特征。

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