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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利一种面向离散制造的数字孪生机械臂控制方法及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：CN121798640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610275659.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种面向离散制造的数字孪生机械臂控制方法及系统是由张明川;杨磊;王东;刘牧华;吴庆涛;杨美怡;朱军龙;王琳;冯嘉美;赵旭辉设计研发完成，并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向离散制造的数字孪生机械臂控制方法及系统在说明书摘要公布了：一种面向离散制造的数字孪生机械臂控制方法及系统，基于数字孪生技术为物理机械臂构建虚拟机械臂，物理机械臂与虚拟机械臂通过上行链路和下行链路进行双向交互，其中控制方法包括以下步骤：通过上行链路接收实时采集物理机械臂的多模态感知数据；基于物理信息神经网络对多模态感知数据进行物理一致性校验，并在数据正常时，通过物理信息神经网络的在线学习实时辨识物理机械臂的真实物理参数；基于时空图神经网络对多模态感知数据进行多模态因果逻辑校验；该控制方法及系统能够深度融合物理机理与深度学习特征，并具备虚实参数同步与对抗演练能力的数字孪生交互安全方法，以保障离散制造系统在不确定环境下的高鲁棒性与高可靠性。

本发明授权一种面向离散制造的数字孪生机械臂控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向离散制造的数字孪生机械臂控制方法，其特征在于：基于数字孪生技术为物理机械臂构建虚拟机械臂，物理机械臂与虚拟机械臂通过上行链路和下行链路进行双向交互，所述控制方法包括以下步骤： 通过上行链路接收实时采集所述物理机械臂的多模态感知数据；基于物理信息神经网络PINNs对所述多模态感知数据进行物理一致性校验，并在数据正常时，通过所述物理信息神经网络PINNs的在线学习实时辨识所述物理机械臂的真实物理参数；同时，基于时空图神经网络ST-GNN对所述多模态感知数据进行多模态因果逻辑校验；基于所述物理一致性校验和因果逻辑校验的结果，判定上行数据的可信性，并将辨识出可信的所述真实物理参数写入动态物理参数池； 当有待下发的标称控制指令时，调取所述动态物理参数池的真实物理参数对Unity沙箱的物理属性进行重构，得到高保真仿真环境；在高保真仿真环境中对所述标称控制指令执行对抗性鲁棒性演练，并计算累积风险得分；若所述累积风险得分超过安全阈值，则基于控制障碍函数CBF对所述标称控制指令进行优化修正，以生成安全控制指令；将所述安全控制指令或累积风险得分不超过安全阈值的所述标称控制指令通过下行链路下发至所述物理机械臂执行。

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