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龙图腾网获悉山东远盾网络技术股份有限公司申请的专利一种焊接质量智能监测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：CN119747955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510254547.2，技术领域涉及：B23K31/12；该发明授权一种焊接质量智能监测方法及系统是由曹虓;董桓羽;田阳;司佳;吕宏振;李贻杰设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种焊接质量智能监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种焊接质量智能监测方法及系统，涉及焊接质量监测的技术领域，所述方法包括建立存储有由相同时间戳的历史焊接数据构成的第一特征向量的数据库，利用历史焊接数据训练焊接质量评估模型，将实时焊接数据整合为第二特征向量，计算第二特征向量与每个第一特征向量的相似度，并根据相似度是否大于预设相似阈值决定是直接进行焊接质量评估还是发出反馈信号，若评估结果符合预期则继续采集数据，否则也发出反馈信号。本申请能够在焊接质量监测的过程中充分利用历史数据，以实现对焊接质量的准确分析。

本发明授权一种焊接质量智能监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种焊接质量智能监测方法，其特征在于，包括： 建库：建立存储有多个第一特征向量的数据库，所述第一特征向量由多个具有相同时间戳的历史焊接数据构成； 建模：建立焊接质量评估模型，采用历史焊接数据对焊接质量评估模型进行训练，获得训练后的焊接质量评估模型； 数据采集：采集各种实时焊接数据，并将全部的实时焊接数据整合为第二特征向量； 第一计算：分别计算第二特征向量与每个第一特征向量的相似度，获得多个相似值； 第一判断：判断是否存在相似值大于预设相似阈值，若是，则执行第一评估的步骤；若否，则执行反馈的步骤； 第一评估：将实时焊接数据输入训练后的焊接质量评估模型，获得第一评估结果； 第二判断：判断第一评估结果是否符合预期，若是，则间隔预设时长后执行数据采集的步骤；若否，则执行反馈的步骤； 反馈：发出反馈信号，所述反馈信号包括：第一特征向量与第二特征向量的相似度和或第一评估结果； 在执行第二判断的步骤之后，执行反馈的步骤之前，还包括： 第二评估：包括特征提取、第二计算、第三判断和输出； 特征提取：基于第一评估的步骤，获取第一评估结果的特征向量，记为第三特征向量，第三特征向量中的每个特征值表示实时焊接数据划分到不同类别时的概率； 第二计算：采用加权平均算法，基于第三特征向量中的特征值计算实时焊接数据的评估值； 第三判断：判断评估值是否大于预设评估阈值，若是，则执行输出的步骤；若否，则执行反馈的步骤； 输出：输出焊接正常的信号； 所述反馈信号还包括：实时焊接数据的评估值； 在执行第三判断的步骤之后，执行反馈的步骤之前，还包括： 第一设定：对第一特征向量进行标准化处理，获得第四特征向量，将第四特征向量依次拼接为第一矩阵，第一矩阵第i行第j列的元素表示第i个第四特征向量中的第j个特征值； 第一获取：将第一矩阵中每一列的最大值依次拼接为第五特征向量；将第一矩阵中每一列的最小值依次拼接为第六特征向量； 第三计算：计算第一矩阵中第i个第四特征向量与第五特征向量的指标值，计算模型如下： ； 其中，为第一矩阵中第i个第四特征向量与第五特征向量的指标值；为第i个第四特征向量中第j列的特征值；为第五特征向量中的第j个特征值；n为第五特征向量中特征值的总数；m为第一矩阵中第四特征向量的数量； 第四计算：计算第一矩阵中第i个第四特征向量与第六特征向量的指标值，计算模型如下： ； 其中，为第一矩阵中第i个第四特征向量与第六特征向量的指标值；为第六特征向量中的第j个特征值； 第五计算：计算第i个第四特征向量的理想值，计算模型如下： ； 其中，为第i个第四特征向量的理想值； 第二设定：将所述理想值最大时所对应的历史焊接数据设定为目标数据； 第一调节：根据目标数据对实时焊接数据进行调节。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东远盾网络技术股份有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路9999号黄金时代广场F座7层701室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。