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龙图腾网获悉兰州理工大学申请的专利一种基于机器学习的激光焊接参数自适应寻优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：CN120406181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510926022.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于机器学习的激光焊接参数自适应寻优方法是由石昊;周辉设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的激光焊接参数自适应寻优方法在说明书摘要公布了：本发明属于参数自适应控制领域，具体是公开了一种基于机器学习的激光焊接参数自适应寻优方法，方法包括：配置硬件设备、焊道宽度预测和激光焊接参数寻优。本方案建立一个深度神经网络作为焊道宽度预测模型，通过建立马尔可夫决策过程并引入折扣因子，采用SAC算法最大化熵正则化强化学习目标，利用神经Q网络作为函数逼近器，通过最小化贝尔曼残差优化Q函数参数，并以KL散度定义损失函数优化焊接策略参数，将焊缝平方误差最小化公式改写为空间折扣形式，以焊道长度和激光位置为变量，结合瞬时焊接速度定义积分奖励函数，通过空间折扣机制降低累积误差的影响，实现焊接速度的空间自适应调节。

本发明授权一种基于机器学习的激光焊接参数自适应寻优方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的激光焊接参数自适应寻优方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤S1：配置硬件设备，所述硬件设备包括激光发生器、运动控制器、近红外相机和位置编码器，所述激光发生器用于发射焊接激光，运动控制器用于控制激光发生器的移动，近红外相机用于实时获取金属件焊接图像，位置编码器用于记录焊点坐标； 步骤S2：焊道宽度预测，将两个金属件之间的中心线记为中心轴，假设激光线与中心轴对齐，通过金属件焊接图像预测焊道宽度判断激光焊接质量； 步骤S3：激光焊接参数寻优，建立马尔可夫决策过程并在马尔可夫决策过程中引入折扣因子，通过控制激光焊接速度实现最优焊接策略，具体包括以下步骤： 步骤S31：通过马尔可夫决策过程定义一个强化学习模型作为参数优化模型，所述马尔可夫决策过程包括状态空间、动作空间、下一个状态的未知转移概率密度和奖励值，所述参数优化模型的目标为确定最大化奖励值的最优焊接策略； 步骤S32：采用SAC算法最大化熵正则化强化学习目标，对奖励值总和与焊接策略的随机性进行平衡，使用神经Q网络作为焊接策略的函数逼近器，从重放缓冲区中对状态、动作和奖励值进行采集，构成采样数据集，使用采样数据集对参数优化模型进行训练，最小化神经Q网络中当前估计的Q函数与基于贝尔曼方程的目标Q函数之间的残差，对Q函数的网络参数进行优化； 步骤S33：定义参数优化模型的损失函数为焊接策略和对应的Q函数的最优策略之间的KL散度，通过最小化损失函数优化焊接策略参数； 步骤S34：将焊缝的平方误差最小化公式改写为空间折扣的形式，所用公式如下： ； 式中，是焊道长度，是总时间长度，是两个金属件之间的中心线，即中心轴，是时间为时激光所在的位置，是时间折扣因子，是在处目标焊道宽度与实际焊道宽度的误差，和分别是对和的积分，是在时的瞬时焊接速度； 步骤S35：通过焊缝的平方误差最小化公式定义奖励函数，所用公式如下： ； 式中，是积分奖励函数。

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