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龙图腾网获悉四川中安帮科技有限公司申请的专利一种基于焊接的智能监测预警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：CN119703518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510145255.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于焊接的智能监测预警方法及系统是由曹刚;吴稚冕;赵周设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于焊接的智能监测预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于焊接的智能监测预警方法及系统，涉及智能预警技术领域，具体步骤为：获取焊接车间的实时物理数据；将实时物理数据映射至数字孪生仿真模型中进行实时模拟，利用数字孪生仿真模型和神经网络识别危险因素；并对危险因素进行分析，判断是否存在对人员造成伤害的安全隐患，并基于判断结果调用预设的预警方案。安全隐患的识别步骤为：数字孪生仿真模型根据实时物理数据进行仿真模拟，获得焊接模拟数据；将焊接模拟数据输入隐患识别模型，识别并分析危险因素，判断是否存在对人员造成伤害的安全隐患。本发明通过实时获取焊接车间的物理数据并映射到数字孪生仿真模型中进行模拟，不仅提高了监测的效率，而且增强了结果的准确性。

本发明授权一种基于焊接的智能监测预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于焊接的智能监测预警方法，其特征在于，具体步骤为： 获取焊接车间的实时物理数据； 将所述实时物理数据映射至数字孪生仿真模型中进行实时模拟，利用所述数字孪生仿真模型和神经网络识别危险因素；并对所述危险因素进行分析，判断是否存在对人员造成伤害的安全隐患，并基于判断结果调用预设的预警方案； 所述数字孪生仿真模型的构建步骤为： 获取所述焊接车间的物理数据，并基于所述物理数据构建焊接过程数据集； 基于所述车间的物理数据和焊接过程数据集为每个物理实体进行数据建模，得到包含多层次结构和动态属性变化的实体矩阵； 根据焊接车间的物理数据，确定每个物理实体的基本属性；为每个物理实体创建基础数据模型，这些模型将作为实体矩阵的基本元素；若物理实体较为复杂，则进一步细化其内部结构，识别并建模其关键组件；并在实体矩阵中，为这些组件创建子元素，并与对应的物理实体建立层级关系； 识别物理实体的动态属性，捕捉各个动态属性的变化规律，为每个动态属性分配相应的数据字段，用于存储实时或历史数据； 将基本层次、组件层次和动态属性的数据模型集成到一个统一的实体矩阵中； 所述焊接过程数据集的构建步骤为： 对所述物理数据进行预处理，生成预处理数据； 根据所述预处理数据构建因果关系模型，基于所述因果关系模型筛选安全影响因素； 利用深度学习融合模型基于筛选的安全影响因素对预处理数据进行特征提取，引入多模态注意力机制动态地生成不同模态特征的权重，实现跨模态信息的加权融合，生成反映焊接过程状态变化的时间序列数据； 将所述时间序列数据按照焊接工艺进行分类存储，构建所述焊接过程数据集。

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