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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于数字孪生的装配过程监控和精度预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：CN120065954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510229350.3，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于数字孪生的装配过程监控和精度预测方法及系统是由张春燕;冯炳玉;刘清华;白正清;张辉;程德俊;刘芳华;张胜文;方喜峰设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的装配过程监控和精度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的装配车间监控及装配精度预测方法，步骤包括：搭建虚拟装配车间；基于嵌套模糊有限状态机模型，将装配过程细分为多个状态，各状态间的切换条件为一个集合；综合利用层次分析法和熵权法，确定监控项目；基于实测数据，提出一种粒子群‑SG滤波数据处理方法提高数据的可信度；建立装配精度预测模型，通过优化支持向量机模型的参数寻优过程，并基于蒙特卡洛模拟，对装配精度进行预测；构建装配过程优化知识库，当出现预测精度不达标时，系统自动抛出相应的解决方案。本发明通过数字孪生技术和机器学习模型，实现装配车间监控和装配精度预测，不仅保障了装配过程的顺利完成，而且还提高了装配效率和智能化水平。

本发明授权一种基于数字孪生的装配过程监控和精度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的装配过程监控和精度预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1按照装配车间真实场景搭建数字孪生装配车间； 2按照装配工艺文件的要求，建立装配行为模型；所述装配行为模型采用嵌套模糊有限状态机模型； 3利用层次分析-熵权法确定数字孪生装配车间中需要监控的项目数据； 4将步骤3获取的需要监控的项目数据，利用粒子群-SG数据处理方法进行优化；所述粒子群-SG数据处理方法利用粒子群算法优化SG滤波算法的窗口大小和多项式阶次； 5构建装配精度预测模型，包含多种误差耦合叠加； 改进支持向量机模型，用于装配变形量预测；所述改进支持向量机模型利用分层粗细粒度网格搜索算法对正则化参数C和gamma参数g进行寻优； 进行精度预测时在误差分布区间内抽样，模拟装配过程中的随机误差； 6利用蒙特卡洛法模拟装配过程，设置足够的模拟轮数，将步骤5中装配变形量预测值和随机误差的抽样值代入所述装配精度预测模型，获取装配精度预测值； 7对于装配车间出现的精度不符合要求或异常情况，在监控系统中建立装配过程优化知识库； 所述装配行为模型采用嵌套模糊有限状态机模型，将装备过程中子部件的装配过程的有限状态机模型作为所述装备过程的有限状态机模型的一个状态，将状态切换条件设置为一个集合，当满足状态切换条件集合中的一个条件时即可实现状态切换； 所述粒子群-SG数据处理方法具体步骤如下： 设置数据的许可波动范围，将异常离群点进行剔除；剔除异常值后，利用插值法补全缺失值；通过粒子群算法构建模型并设计适应度函数，以窗口大小和多项式阶数为优化维度，逐步迭代寻找到使SG算法性能最优的参数组合；在完成参数优化后，将最佳窗口大小和多项式阶数输入SG算法，在窗口范围内，SG算法根据设定的多项式阶数对数据进行拟合，并输出窗口中心点的拟合值作为处理后的数据值；通过窗口的移动，逐步处理整个信号数据； 所述改进支持向量机模型利用分层粗细粒度网格搜索算法对正则化参数C和gamma参数g进行寻优，具体步骤包括： 1参数C和g的搜索范围依据输入数据的最大标准差确定，如下式所示： 其中a为底数，用于在对数尺度上对参数进行递增，σmax为输入数据的最大标准差，b为步长，表示每次增加的对数值，决定了参数搜索的粒度，l是递增步数，lb是调整搜索范围的增量； 2将参数寻优过程分为粗粒度搜索和细粒度搜索两个阶段，并建立参数组合的集合G： G＝{C1,g1,…,C1,gn；C2,g1,…,C2,gn；…,Cm,gn} 式中Cm,gn为可能的参数组合，m,n为正整数，在粗粒度搜索阶段，设置随机采样率α，随机选取参数组合，寻找最优参数组合，如下式， G′＝{G[i]|i∈randpermN,k} 其中k＝max1,α·N为采样数目，N＝m×n为组合总数，G′为随机采样后的参数组合，randpermN,k为从1到N中随机选取k个索引的函数； 在粗粒度搜索得到的最优参数组合周边设置细粒度搜索区间，细粒度搜索区间进一步均分为n个搜索区间，进行细粒度搜索；细粒度搜索范围中C和g的取值如下式所示： 式中Ci和gi分别是细粒度搜索的参数，C*和g*分别是粗粒度搜索所得的最优C和g参数，δ为参数缩减倍率，ξ为参数增长倍率，n为细分份数，C*×ξ-C*×δ表示参数C的细分区间的长度，g*×ξ-g*×δ表示参数g的细分区间的长度。

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