浙江大学张超获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利物理数据融合驱动的液压马达摩擦转矩高效预测方法及装置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：CN120124681B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510597721.3，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权物理数据融合驱动的液压马达摩擦转矩高效预测方法及装置是由张超;王海舟;方禹;张军辉;徐兵设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本物理数据融合驱动的液压马达摩擦转矩高效预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种物理数据融合驱动的液压马达摩擦转矩高效预测方法及装置，适用于液压马达摩擦行为描述和动态摩擦转矩计算。其本质是将改进LuGre摩擦模型拆解与神经网络深度融合得到一种改进LuGre引导神经网络（MLuGre‑GNN）。所述的物理数据融合驱动的摩擦转矩预测方法兼顾了物理摩擦模型（即改进LuGre摩擦模型）和数据驱动模型（即神经网络模型）的优势，具备良好的物理可解释性和神经网络强大的局部特征重构能力。此外，所述方法可近似推广到所有适用于LuGre模型的场景，为机械系统摩擦预测提供了一种准确、便捷的新思路。
本发明授权物理数据融合驱动的液压马达摩擦转矩高效预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种物理数据融合驱动的液压马达摩擦转矩高效预测方法，其特征在于，该方法由物理引导部分和数据驱动部分组成； 物理引导部分的流程如下：首先，基于液压马达的运行原理，在原始LuGre摩擦模型的基础上引入了工作压力的影响构建改进LuGre摩擦模型；然后，将改进LuGre摩擦模型拆分成稳态部分和动态部分，将稳态部分用于构建液压马达稳态摩擦转矩模型，动态部分用神经网络模型替代；最后，将上述的液压马达稳态摩擦转矩模型得到的稳态特征作为物理摩擦特征输入到神经网络模型中引导数据驱动模型训练； 数据驱动部分的流程如下：首先，根据改进LuGre摩擦模型物理含义，基于多层感知机分别构建一个微观动态网络和一个动态摩擦网络；然后，输入物理摩擦特征到微观动态网络得到对应时序下的微观动态特征，然后输入到动态摩擦网络，结合速度阻尼特征得到预测的液压马达动态摩擦转矩；最后，整体数据驱动模型迭代训练和参数优化，建立液压马达动态摩擦转矩模型，基于液压马达动态摩擦转矩模型实现转矩预测。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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