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龙图腾网获悉青岛哈尔滨工程大学创新发展中心申请的专利一种水下机器人作业用柔性手故障预测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：CN119557570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510114077.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种水下机器人作业用柔性手故障预测方法是由刘增凯;李阳;陈云赛;张栋;姜清华;高永设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下机器人作业用柔性手故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水下机器人作业用柔性手故障预测方法，属于故障预测技术领域，其步骤为：获取传感器单元采集的历史故障数据进行预处理，进行特征筛选，基于时间卷积网络‑双向门控递归单元神经网络构建故障预测模型，引入混沌机制和交叉变异改进沙猫算法对故障预测模型进行超参数优化，得到优化后的故障预测模型，将柔性手在线运行数据输入到该模型中，进行故障预测。本发明能够提高故障诊断精度，有效的故障预测和维护措施可以减少设备的长期维护成本，提高整体经济效益。

本发明授权一种水下机器人作业用柔性手故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种水下机器人作业用柔性手故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取传感器单元采集的历史故障数据，包括电流、力、力矩、位置信息和振动信号； S2、对S1采集到的数据进行数据预处理，包括数据增强、短时傅里叶变换、带重叠采样、标准化和归一化； S3、选择平衡采样选择器，增加异常样本所占采样占比，采用改进的随机森林算法筛选重要特征，得到筛选后的数据集； S4、基于时间卷积网络-双向门控递归单元神经网络构建故障预测模型，并采用筛选后的数据集进行训练，得到训练好的故障预测模型； S5、引入混沌机制和交叉变异改进沙猫算法对故障预测模型进行超参数优化； S6、得到优化后的故障预测模型，将柔性手在线运行数据输入到该模型中，进行故障预测； 所述S3中，由于随机森林中会出现多样性退化的问题，采用核密度重构梯度提升算法来解决该问题，根据每棵树的预测，计算真实值与预测值之间的残差： ；3 其中，为第个变量值的残差，为测量值，为预测值； 使用核密度来重构残差的分布，表达式为： ；4 其中，是残差的估计概率密度，是核函数，是宽带参数；为核函数中心值，为常数； 根据重构的残差分布来更新各个决策树的权值，结合之前所有树的结果，采用加权和的方式来生成新的模型； 对数据集使用改进后的随机森林算法进行特征筛选，得到筛选后的数据集； 所述S5中，具体为： S5.1、采用改进沙猫算法，沙猫算法中的自变量为神经网络的超参数，适应度函数为模型输出的残差； S5.2、引入混沌机制初始化种群； S5.3、通过交叉操作，生成新的个体，增强种群多样性；随机选择一个交叉点，将两个父代个体的基因从交叉点切开，交换部分基因； S5.4、通过变异操作引入新的特征，增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优解； S5.5、搜索猎物阶段； S5.6、攻击猎物阶段，通过计算迭代过程中的适应度来获取函数值下降的方向，来代替随机方向，并计算下一步位置； S5.7、得到一组新的种群，把种群代表的自变量带入适应度函数中，计算适应度值，并判断是否达到迭代条件，若没有达到，继续迭代，直到达到迭代条件为止，获得最优参数。

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