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龍圖騰網恭喜北京工業大學申請的專利一種機器人恒力磨削優化方法、系統、設備和介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114611809B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210268782.1，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種機器人恒力磨削優化方法、系統、設備和介質是由趙永勝;王瑞堯設計研發完成，并于2022-03-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種機器人恒力磨削優化方法、系統、設備和介質在說明書摘要公布了：本發明涉及一種機器人恒力磨削優化方法、系統、設備和介質，其包括以下步驟：建立機器人恒力磨削優化模型并確定其約束條件；基于確定的機器人恒力磨削優化模型，建立基于變歷史影響因子的BP神經網絡；將待測工況下的磨削參數輸入訓練好的BP神經網絡，得到該磨削參數對應的復合材料工件表面加工質量預測結果。本發明提出了打磨表面粗糙度和打磨均勻性的預測方法，可以準確預測特定工況下的打磨加工目標。本發明對于機器人控制的恒力打磨具有預測加工目標準確、快捷，降低加工成本，提高生產效率的重要意義。

本發明授權一種機器人恒力磨削優化方法、系統、設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種機器人恒力磨削優化方法，其特征在于，包括以下步驟：建立機器人恒力磨削優化模型并確定其約束條件；基于確定的機器人恒力磨削優化模型，建立基于變歷史影響因子的BP神經網絡；將待測工況下的磨削參數輸入訓練好的BP神經網絡，得到該磨削參數對應的復合材料工件的表面加工質量預測結果；所述建立機器人恒力磨削優化模型并確定其約束條件的方法，包括：對機器人恒力打磨復合材料工件的特點進行分析，確定影響復合材料工件成型后表面粗糙度和打磨均勻性的影響因素，所述影響因素包括進給速度、磨削速度、恒定壓力F、打磨軌跡間距D；根據確定的各影響因素，建立以表面粗糙度和打磨均勻性為目標的優化函數；確定目標優化函數的約束條件，其包括工況變量約束和砂紙耐用度約束；所述表面粗糙度計算公式為： 其中，為表面粗糙度；為比例系數；b、c、為系數；為進給速度；為磨削速度；為Preston常數；為打磨頭與前一條打磨軌跡之間的相貫線；為恒定壓力；為兩條軌跡重疊部分；所述打磨均勻性由打磨軌跡中最低點和最高點之間的打磨誤差RE表征，其計算公式為： 其中，R為打磨頭半徑；為打磨頭底面積；為打磨頭前進過程中與被打磨體之間的最短相貫線；為有重疊區域時打磨頭前進過程中與被打磨體之間最大的接觸面積；所述基于確定的機器人恒力磨削優化模型，建立基于變歷史影響因子的BP神經網絡的方法，包括：確定BP神經網絡結構；確定激活函數、優化器和損失函數；通過正交實驗法獲取磨削參數和加工目標之間的實驗數據，將預設比例的數據作為訓練集，將剩余數據作為測試集，并對所有數據進行歸一化；基于得到的歸一化后的訓練集和測試集，以確定的激活函數、優化器和損失函數對建立的BP神經網絡進行訓練，直到訓練達到誤差要求，得到訓練好的BP神經網絡；所述BP神經網絡的各層的激活函數均采用RELU激活函數；所述損失函數采用均方誤差函數，所述優化器采用Nadam優化器，且計算公式為： 式中，為t時刻的權重值；為t-1時刻的權重值；為權重每次迭代的變化量；為t時刻的之和；為t-1時刻的之和；和為歷史影響因子系數；為學習率；為累積平方梯度；為上一時刻的累積平方梯度；為常數；為系數；為下一時刻的權重值；t表示時刻；所述歷史影響因子系數采用以下方法確定：首先，在梯度下降過程中檢測梯度下降變化率，其計算公式為： 其次，設定當梯度下降變化率滿足預設條件時為梯度平緩狀態，并記錄連續梯度平緩狀態的步數；最后，根據記錄的連續梯度平緩步數設定參數，其中，和之間的關系由指數加權移動平均法的臨界值確定。

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