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龙图腾网恭喜株洲旭森科技有限公司申请的专利一种钽电容器用绝缘子引线焊接工艺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：CN119635057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510090112.9，技术领域涉及：B23K31/02；该发明授权一种钽电容器用绝缘子引线焊接工艺是由左跃进设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钽电容器用绝缘子引线焊接工艺在说明书摘要公布了：本发明公开了一种钽电容器用绝缘子引线焊接工艺。包括传感器数据采集与监控、动态控制算法的执行与焊接参数调整、焊接过程自适应调节、机器学习优化与缺陷预测和数据融合与卡尔曼滤波。通过集成多种传感器和实时数据反馈机制，实时监控焊接过程中温度、压力、时间等关键参数，并运用机器学习算法对焊接过程中可能出现的缺陷进行预测，动态调整焊接过程。自适应系统能够应对温度、湿度、材料特性等多重动态变化，确保焊接质量的一致性和稳定性，且有效平衡了焊接效率与质量之间的矛盾。与现有技术相比，提供了一个更精确、实时、智能的焊接控制方式，极大提升了焊接过程中复杂环境和参数变化下的适应性与稳定性。

本发明授权一种钽电容器用绝缘子引线焊接工艺在权利要求书中公布了：1.一种钽电容器用绝缘子引线焊接工艺，其特征在于，包括以下工艺步骤：步骤1，传感器数据采集与监控：通过多个传感器实时监测焊接过程中的温度、压力和湿度，其中所述传感器包括至少一个温度传感器、一个压力传感器和一个湿度传感器，传感器的数据采集模块与中央处理单元连接；所述数据采集模块通过数据总线将实时监测的温度、压力和湿度数据传输至中央处理单元；步骤2，动态控制算法的执行与焊接参数调整：所述中央处理单元根据传感器采集的温度、压力和湿度数据，采用多参数动态控制算法中的PID控制算法和模糊逻辑算法实时调整焊接过程中的温度、压力和焊接时间；PID控制算法中加热功率调节公式为： 其中P为加热功率，Q为加热过程中传输的热量，ΔT为温度变化，t为时间，温度变化ΔT的计算基于实时温度与设定温度之间的差异；其中，实时温度由传感器测量得到，设定温度为系统预设的目标温度，温度变化ΔT＝实时温度-设定温度；采用模糊逻辑算法对温度、压力和焊接时间三者之间的相互作用进行优化以提高焊接质量和一致性；步骤3：焊接过程自适应调节：中央处理单元根据钽电容器引线的热导率、比热容、环境条件和焊接过程中的实时数据变化，动态调整焊接过程的加热速率、冷却速率、焊接时间和压力大小；其中，环境条件包括环境温度、湿度；具体实施方式如下：加热速率的动态调整：根据实时测得的温度差，即实时温度与设定目标温度的差异调整加热功率，通过PID控制算法动态控制加热功率P，使加热速率Rheat达到预定目标，加热速率的调节公式为： 其中，P为加热功率，m为焊接材料的质量，C为焊接材料的比热容；冷却速率的动态调整：焊接完成后，通过调整冷却介质的流速或冷却装置的开启程度，控制冷却速率Rcool，冷却速率的调节公式为： 其中，Tambient为环境温度，Tweld为焊接区域温度，tcool为冷却时间；焊接时间的动态调整：焊接时间根据实时温度和目标温度的变化动态调整；设定目标温度Ttarget时，焊接时间tweld由下式计算： 其中，Tcurrent为当前温度，Ttarget为设定目标温度，Rheat为加热速率；压力的动态调整：焊接过程中，施加的压力通过实时反馈的压力传感器数据进行调整；实时压力值Psensor被传输至中央处理单元，并根据实时数据反馈，通过液压系统的压力阀门调节施加的压力大小，压力调整公式为：Ppressure＝fTcurrent,Ttarget,Psensor其中，f为压力调节函数，表示温度变化，即实时温度与设定目标温度之间的差异和实时压力传感器反馈数据之间的关系；步骤4，机器学习优化与缺陷预测：中央处理单元通过历史数据和实时数据结合，采用机器学习算法对焊接过程中可能出现的焊接缺陷进行预测和实时调整；机器学习算法包括支持向量机SVM、深度神经网络DNN或强化学习算法，训练模型时，输入的数据包括温度、压力、湿度、焊接时间和焊接缺陷的历史记录；训练过程中，所使用的权重系数根据历史焊接数据通过线性回归模型进行拟合，具体计算方法为：通过历史数据拟合得到焊接缺陷概率与焊接参数之间的关系，模型公式为：y＝α·X+β，其中y为焊接缺陷概率，X为焊接参数，α和β为通过历史数据拟合得到的回归系数；模型输出的预测缺陷概率值被反馈至中央处理单元，用于实时调整焊接参数，确保焊接质量；步骤5，数据融合与卡尔曼滤波：中央处理单元基于焊接过程中的多传感器反馈数据，包括温度、压力、湿度及焊接质量数据，采用数据融合技术，通过卡尔曼滤波算法对焊接参数进行优化；卡尔曼滤波算法的预测步骤公式为：xk＝F·xk-1+B·uk，其中xk为当前状态估计，F为状态转移矩阵，B为控制输入矩阵，uk为控制输入；更新步骤为：K＝Pk|k-1·HT·H·Pk|k-1·HT+R-1，其中K为卡尔曼增益，P为协方差矩阵，H为测量矩阵，R为测量噪声协方差；利用卡尔曼增益对焊接过程中的温度和压力参数；卡尔曼滤波算法通过对温度和压力数据进行递归优化，在每次传感器反馈时，更新系统状态以提高温度与压力控制的准确性和稳定性；焊接过程中的加热冷却速率是根据焊接材料的热导率和比热容通过实时物理模型计算得出的，所述物理模型包括热传导方程和热对流模型用于精确计算温度变化；焊接缺陷预测模型通过历史焊接缺陷数据与当前焊接条件的比较，使用加权平均法对焊接缺陷的风险进行量化，并将量化结果反馈给中央处理单元进行实时调整。

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