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龙图腾网获悉江苏团结普瑞玛激光智能装备科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的三维切割动态参数调节系统及方法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：CN120447464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510589254.X，技术领域涉及：G05B19/19；该发明授权一种基于深度学习的三维切割动态参数调节系统及方法是由王吉云;马东波;芮巍设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的三维切割动态参数调节系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的三维切割动态参数调节系统及方法，涉及三维五轴光纤激光切割机在汽车制造行业的应用技术领域，包括多模态传感器集群、边缘计算单元、闭环控制模块和AI模型库，所述多模态传感器集群实施采集切割数据，所述边缘计算单元接收多模态传感器数据并输出动态调节参数，所述闭环控制模块通过高速通信总线将动态参数传输至激光发生器与五轴运动控制器，形成“感知‑决策‑执行”闭环。本发明通过设计有多模态传感器协同决策，实时感知切割状态与风险，解决人工经验依赖、动态响应滞后的问题，降低不良率，提升响应速度。

本发明授权一种基于深度学习的三维切割动态参数调节系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的三维切割动态参数调节系统，包括多模态传感器集群、边缘计算单元、闭环控制模块和AI模型库，其特征在于：所述多模态传感器集群实施采集切割数据，所述边缘计算单元接收多模态传感器数据并输出动态调节参数，所述闭环控制模块通过高速通信总线将动态参数传输至激光发生器与五轴运动控制器，形成“感知-决策-执行”闭环； 所述边缘计算单元内置深度学习模型，输入包括多模态传感器数据、工件三维几何参数及材料属性，输出动态调节参数：激光功率、切割速度、喷嘴高度和焦点位置； 所述AI模型库存储历史切割数据、异常场景及优化策略，支持模型在线更新与迁移学习； 所述多模态传感器集群包括： 等离子体检测传感器，用于实施监测切割过程中的激光散射光谱信号，通过光谱强度阈值判断漏切和未穿透； 电容式感应调高模块，由陶瓷体割嘴、放大器板及线缆组成，通过检测割嘴与切割工件间的电容值变化，动态计算喷嘴高度偏差； 磁吸防撞模块，包括上下磁吸触点及防撞检测电路，当外力导致触点分离超过0.5mm时，触发设备停机及路径重规划指令； 所述深度学习模型采用时空双流网络架构，包括： 时序流网络：基于LSTM单元处理传感器时序数据，预测切割稳定性； 空间流网络，基于3D卷积神经网络分析工件几何特征，生成空间切割参数建议； 特征融合层：通过注意力机制动态加权时空特征，输出综合参数调节指令； 强化学习优化模块，以切割效率、材料利用率及不良率构建多目标奖励函数，通过PPO算法在线优化模型权重； 所述电容式感应调高模块的调节逻辑包括： 动态补偿算法：根据工件表面粗糙度与材料导电性，动态调整电容信号放大倍数，确保高度检测误差≤0.03mm； 自适应滤波技术：采用小波变换滤除高频噪声，保留有效电容信号； 双闭环控制： 内环：基于PID控制器实时调整喷嘴高度； 外环：通过深度学习模型预测工件热变形量，提前补偿高度偏移； 所述边缘计算单元集成以下模型更新机制： 增量学习模块：每完成一次切割任务后，自动提取关键数据包括切割质量评分和传感器异常标记，通过在线梯度下降法更新模型参数，更新周期≤3分钟； 模型版本管理：保留历史模型版本，当新数据导致性能即不良率上升＞0.1%时，自动回滚至最优版本； 联邦学习接口：支持多台设备间加密共享局部模型参数，构建全局优化模型； 所述参数调节系统内进一步集成视觉检测子系统，包括： 高速工业相机，捕捉切割区域的红外热成像与可见光图像； 图像融合算法：将热成像数据与可见光图像叠加，通过U-Net网络分割切割缺陷区域； 多传感器协同决策： 当磁吸防撞模块检测到碰撞风险且视觉检测子系统同步识别路径障碍物时，触发紧急停机； 仅视觉检测子系统检测到局部过热时，自动降低激光功率10%-20%； 所述深度学习模型嵌入能耗优化模块，具体包括： 材料热特性分析单元：根据材料热导率与比热容，计算最小能量阈值，确保切割深度达标； 激光脉冲优化策略：将连续激光改为自适应脉冲模式，脉冲频率与占空比由模型动态调节，使能耗降低≥15%； 废料回收反馈：通过称重传感器实时监测废料质量，优化切割路径以减少边角料，材料利用率提升≥8%； 所述AI模型库支持以下功能： 知识蒸馏技术：将专家经验与历史数据提炼为轻量化规则模型； 几何特征匹配引擎：通过点云配准算法对比新工件与模型库工件的曲率分布，自动推荐相似工艺参数，适配时间≤2分钟； 跨材料迁移学习：若新工件材料未在库中，则根据热物理性质相似性映射至已有参数组合。

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