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龙图腾网获悉广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司申请的专利基于迁移学习的工业机器人跨工艺故障诊断方法与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：CN116638520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310703436.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于迁移学习的工业机器人跨工艺故障诊断方法与系统是由肖红;王俊驰;姜文超;黎萍;黄子豪设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的工业机器人跨工艺故障诊断方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于迁移学习的工业机器人跨工艺故障诊断方法，涉及工业机器人故障诊断领域，解决了当前故障诊断技术的极大局限性问题和诊断的少样本的问题及准确率不够高的问题，本发明基于特征的迁移学习方法，首先使用迁移学习的方法学习源域工艺的模型参数、特征表示、任务结构等知识来帮助目标域工艺的学习任务，其中运用领域自适应的方法对不同工艺下提取到的特征进行变换和对齐，通过训练使得源域工艺和目标域工艺分布相近，随着模型的训练使得源域工艺的分类能力不断提高以及两个领域的距离不断接近，从而使模型也能诊断出机器人目标工艺下的故障。

本发明授权基于迁移学习的工业机器人跨工艺故障诊断方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的工业机器人跨工艺故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取源域有标签数据和目标域无标签数据； S2、构建跨工艺故障诊断模型，包括依次连接的特征提取层、特征迁移层和损失函数层； S3、将源域有标签数据和目标域无标签数据输入跨工艺故障诊断模型，特征提取层分别对源域有标签数据和目标域无标签数据进行特征提取，获得源域工艺故障特征和目标域工艺故障特征； S4、将源域工艺故障特征和目标域工艺故障特征输入特征迁移层进行特征迁移，计算源域工艺故障特征和目标域工艺故障特征的距离； S5、损失函数层根据源域工艺故障特征和目标域工艺故障特征的距离设置距离损失函数，根据对源域有标签数据的特征提取设置三元组损失函数，构建总损失函数； S6、对总损失函数进行优化，当损失函数取得最小值时，将对应的网络参数反馈至特征提取层并保存，获得训练好的跨工艺故障诊断模型； S7、获得待诊断的目标域工艺故障数据，输入训练好的跨工艺故障诊断模型，获得待诊断的目标域工艺故障数据的诊断结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司，其通讯地址为：510080 广东省广州市越秀区东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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