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龙图腾网获悉杭州柯林电气股份有限公司申请的专利一种六维传感器的数据采集与分析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：CN119871454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510352933.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种六维传感器的数据采集与分析系统是由谢东;谢炜;聂明军;崔福星;王满平;王震;吴征;陈挺;申嵩;胡小杰设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种六维传感器的数据采集与分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及传感器检测技术领域，具体涉及一种六维传感器的数据采集与分析系统，包括：数据采集模块，用于采集六维传感器的标准输出数据和辅助数据，并融合构建为状态向量；再对状态向量进行预处理和标注；还包括：数据处理模块，用于接收一段固定时间内的状态向量作为神经网络模型的输入，并输出状态向量的补偿解耦结果。本发明通过生成动态变化的仿真数据，模拟真实环境中的不确定性，为神经网络模型提供了丰富的训练样本；结合强化学习模型，系统能够在虚拟环境中自适应地调整机械臂的行为，优化其在不同温度和外力条件下的操作；这种动态仿真与优化训练机制，不仅增强了机械臂在复杂环境中的适应能力，还提高了其控制系统的鲁棒性和稳定性。

本发明授权一种六维传感器的数据采集与分析系统在权利要求书中公布了：1.一种六维传感器的数据采集与分析系统，其特征在于，包括：数据采集模块，采集六维传感器的标准输出数据和辅助数据，并构建为状态向量；对状态向量进行标注；还包括：数据处理模块，接收一段固定时间内的状态向量作为神经网络模型的输入，并输出状态向量的补偿解耦结果；基于补偿解耦结果计算预测误差向量；异常检测模块，基于预测误差向量和预设的阈值进行对比，若预测误差向量大于误差阈值，并持续N个采用周期，则表示传感器、机械臂或神经网络模型异常；其中，N为判断异常的持续长度阈值；若为神经网络模型异常，则进行改进；改进的方式为：将具有异常数据的误差标注为异常工况数据，再采集历史固定时间段内的正常工况数据，将其异常工况数据和正常工况数据合并构建为混合工况数据，并利用混合工况数据对神经网络模型进行异步训练，得到最优模型参数；数据仿真模块，基于机械臂物理模型生成若干数量的随机的姿态数据；为每个姿态数据施加动态干扰数据和载荷数据，并融合构建为仿真数据；在神经网络模型的最优模型参数下，利用仿真数据对神经网络模型进行未知数据的训练。

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