基于数字孪生的工业机器人实时自适应控制方法及系统

本发明公开了基于数字孪生的工业机器人实时自适应控制方法及系统，涉及工业机器人技术领域。本发明数字孪生引擎模块运行高保真动力学仿真模型与环境交互模型，进行实时状态估计、异常工况识别及孪生体参数动态更新，并与控制执行模块无缝集成，为工业场景提供鲁棒性高、适应性强的决策支持；自适应控制模块基于深度强化学习算法在线滚动优化控制策略，生成关节空间轨迹修正、末端精度补偿及动态负载适应性最优指令，并通过模糊逻辑或神经网络实现参数自适应整定；故障诊断模块应用LSTM与卷积神经网络融合模型进行多尺度时间序列分析，检测位置偏移、力矩突变或温度超限等异常，触发紧急停机、声光报警及自适应恢复策略。