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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶大學(xué)申請(qǐng)的專利工業(yè)機(jī)器人集群運(yùn)行狀態(tài)智能監(jiān)測與預(yù)測維護(hù)系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119758840B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411953490.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B19/042；該發(fā)明授權(quán)工業(yè)機(jī)器人集群運(yùn)行狀態(tài)智能監(jiān)測與預(yù)測維護(hù)系統(tǒng)是由楊波;龍唯山;康玲;王時(shí)龍;張玉成;張正萍;黃宇航設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-27向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本工業(yè)機(jī)器人集群運(yùn)行狀態(tài)智能監(jiān)測與預(yù)測維護(hù)系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種工業(yè)機(jī)器人集群運(yùn)行狀態(tài)智能監(jiān)測與預(yù)測維護(hù)系統(tǒng)，包括云端主系統(tǒng)和多個(gè)子系統(tǒng)，子系統(tǒng)與區(qū)域機(jī)器人集群對(duì)應(yīng)設(shè)置；云端主系統(tǒng)包括核心平臺(tái)層、通信層、邏輯層和存儲(chǔ)層；子系統(tǒng)包括區(qū)域通信層、區(qū)域邏輯層和區(qū)域存儲(chǔ)層，區(qū)域通信層用于子系統(tǒng)內(nèi)、子系統(tǒng)之間以及子系統(tǒng)與云端主系統(tǒng)之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸；區(qū)域邏輯層內(nèi)設(shè)有數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、多源數(shù)據(jù)融合對(duì)齊模塊、區(qū)域異常監(jiān)測模塊、機(jī)器人區(qū)域協(xié)同與優(yōu)化模塊和預(yù)測性維護(hù)模塊。本發(fā)明的工業(yè)機(jī)器人集群運(yùn)行狀態(tài)智能監(jiān)測與預(yù)測維護(hù)系統(tǒng)，旨在提升集群監(jiān)測和維護(hù)效率，減少非計(jì)劃停機(jī)，保障生產(chǎn)線的穩(wěn)定高效運(yùn)行。

本發(fā)明授權(quán)工業(yè)機(jī)器人集群運(yùn)行狀態(tài)智能監(jiān)測與預(yù)測維護(hù)系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種工業(yè)機(jī)器人集群運(yùn)行狀態(tài)智能監(jiān)測與預(yù)測維護(hù)系統(tǒng)，其特征在于：包括云端主系統(tǒng)和多個(gè)子系統(tǒng)，所述子系統(tǒng)與區(qū)域機(jī)器人集群對(duì)應(yīng)設(shè)置； 所述云端主系統(tǒng)包括核心平臺(tái)層、通信層、邏輯層和存儲(chǔ)層； 所述核心平臺(tái)層用于處理計(jì)算任務(wù)，協(xié)調(diào)各子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析與協(xié)同學(xué)習(xí)，支持系統(tǒng)的高效計(jì)算和任務(wù)調(diào)度； 所述通信層用于實(shí)現(xiàn)云端主系統(tǒng)與子系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)傳輸，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)同步和可靠傳遞； 所述邏輯層用于接收來自子系統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)、相似度閾值以及相似區(qū)域信息，對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行確認(rèn)，并根據(jù)相似度閾值進(jìn)一步確認(rèn)相似區(qū)域，同時(shí)負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)啟動(dòng)跨區(qū)域協(xié)同學(xué)習(xí)，推動(dòng)相似區(qū)域間的協(xié)同優(yōu)化； 所述存儲(chǔ)層用于存儲(chǔ)來自各子系統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)、歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、相似度閾值、相似區(qū)域信息及已確認(rèn)的異常事件，供后續(xù)查詢、分析和模型更新使用； 所述子系統(tǒng)包括區(qū)域通信層、區(qū)域邏輯層和區(qū)域存儲(chǔ)層，所述區(qū)域通信層用于子系統(tǒng)內(nèi)、子系統(tǒng)之間以及子系統(tǒng)與所述云端主系統(tǒng)之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸； 所述區(qū)域邏輯層內(nèi)設(shè)有數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、多源數(shù)據(jù)融合對(duì)齊模塊、區(qū)域異常監(jiān)測模塊、機(jī)器人區(qū)域協(xié)同與優(yōu)化模塊和預(yù)測性維護(hù)模塊；所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊用于填補(bǔ)缺失值以確保數(shù)據(jù)完整性，并對(duì)缺失填補(bǔ)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、異常值處理和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；所述多源數(shù)據(jù)融合對(duì)齊模塊用于對(duì)不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊與歸一化處理；所述區(qū)域異常監(jiān)測模塊用于捕捉異常行為；所述機(jī)器人區(qū)域協(xié)同與優(yōu)化模塊用于在檢測到異常后識(shí)別最相似的區(qū)域，進(jìn)行異常數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域協(xié)同學(xué)習(xí)和參數(shù)優(yōu)化；所述預(yù)測性維護(hù)模塊用于預(yù)測未來設(shè)備狀態(tài)，以提前發(fā)出預(yù)警； 所述區(qū)域存儲(chǔ)層用于存儲(chǔ)機(jī)器人傳感器數(shù)據(jù)； 所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊填補(bǔ)缺失值的方法為： 其中：為填補(bǔ)的缺失值；為采用拉格朗日插值方法得到的填補(bǔ)值；為鄰近數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法得到的有效數(shù)據(jù)點(diǎn)填補(bǔ)值；為采用GraphSAGE填補(bǔ)方法得到的有效數(shù)據(jù)點(diǎn)填補(bǔ)值；和為權(quán)重，且：； 拉格朗日插值方法為： 其中：為在時(shí)間點(diǎn)采用拉格朗日填補(bǔ)策略的補(bǔ)充值；、和分別為選擇缺失區(qū)域的前三個(gè)時(shí)間點(diǎn)、和對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)值； 鄰近數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法為： 其中：是時(shí)間點(diǎn)以鄰近數(shù)據(jù)填補(bǔ)策略得到的補(bǔ)充值；是缺失區(qū)域數(shù)據(jù)段中的中心位置時(shí)間點(diǎn)；表示提取的數(shù)據(jù)段長度； GraphSAGE填補(bǔ)方法為： 其中：是通過預(yù)測時(shí)刻的補(bǔ)充值；是第層的時(shí)間點(diǎn)的特征表示； 所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)缺失填補(bǔ)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值處理的方法為：計(jì)算數(shù)據(jù)的第一四分位數(shù)和第三四分位數(shù)，即： 基于IQR計(jì)算異常值的界限：或；所有落在這個(gè)范圍之外的點(diǎn)都被認(rèn)為是異常值；若異常值被認(rèn)為是由錯(cuò)誤或偶然的大偏差造成的，且數(shù)量不多，則直接從數(shù)據(jù)集中刪除這些異常值；若具有一定數(shù)量的異常值，則用整體數(shù)據(jù)的平均值來替換異常值； 所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)缺失填補(bǔ)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的方法為：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的形式，以消除不同量級(jí)數(shù)據(jù)間的影響，公式如下： 其中：為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理得到的數(shù)據(jù)；是缺失填補(bǔ)后的數(shù)據(jù)；和分別是數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

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