摘要
本发明公开了一种用于智能机器人的运行状态数据监控系统及方法，涉及机器人数据监控技术领域，本发明将各个传感器的数据进行时空对齐生成时空耦合数据流，输出带优先级标记的异构数据集；对关节扭矩数据进行拆分，分析各个数据子序列的能量比，生成能量比特征向量；对压力分布矩阵进行特征分解，基于投影矩阵生成稀疏触觉特征；对相邻帧激光雷达点云分析平移向量和旋转量；结合关节拓扑图和关节节点特征，分析历史健康状态向量并预测健康评分，根据异常概率和健康评分预测差值分析融合置信度以及故障模式分类；基于融合置信度和故障模式触发预警与自适应降载。提升了异常检测的准确性和鲁棒性。
