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龙图腾网获悉能科科技股份有限公司申请的专利一种智能化高性能协同焊接机器人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：CN119910349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510348161.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种智能化高性能协同焊接机器人系统是由祖军;赵岚;刘景达;肖瑞峰设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化高性能协同焊接机器人系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种智能化高性能协同焊接机器人系统，属于焊接机器人技术领域，本发明提出的智能化高性能协同焊接机器人系统包括多自由度焊接机器人本体、智能控制系统和高性能焊接电源与辅助设备。其焊接工艺控制模块首先基于视觉检测获取工件三维信息构建焊接路径；然后根据材料特性和焊缝形状选择匹配的工艺参数；建立焊接误差矩阵实时监测焊接过程；构建参数误差调节矩阵进行动态调整；采用神经网络分析参数波动识别熔池特性；利用预训练神经网络评估焊缝质量；最后集成多机器人协同焊接策略实现高效作业，解决了现有技术中焊接机器人中存在的焊接过程参数难以实时精确调整以适应复杂工况变化的技术问题。

本发明授权一种智能化高性能协同焊接机器人系统在权利要求书中公布了：1.一种智能化高性能协同焊接机器人系统，其特征在于，包括多自由度焊接机器人本体、智能控制系统、高性能焊接电源与辅助设备；所述智能控制系统包括运动控制模块、焊接工艺控制模块、视觉检测与反馈模块、协同作业控制模块以及人机交互界面；所述焊接工艺控制模块执行以下步骤： 步骤1：获取焊接工件三维信息构建焊接路径； 步骤2：选择匹配焊接工艺参数； 步骤3：建立焊接误差矩阵实时监测焊接过程，具体为：建立焊接误差矩阵，定义包含横向偏差、纵向偏差、角度偏差和深度偏差的四维误差矩阵，实时监测焊接过程中的焊缝位置偏差、熔池形状变化和焊接深度，形成焊接状态反馈数据； 步骤4：构建焊接参数误差调节矩阵，调整焊接参数；具体为：建立误差向量到焊接参数调整量的线性映射关系矩阵；基于最小二乘法对历史焊接数据进行回归分析，确定误差调节矩阵中各元素的数值；利用自适应控制算法根据焊接状态反馈数据计算焊接参数偏差；调整焊接电流、焊接电压和焊接速度，其中焊接参数误差调节矩阵定义如下： ； 式中，为焊接参数调整量，；为焊接电流调整量；为焊接电压调整量；为焊接速度调整量；为误差调节矩阵，表示焊接误差到参数调整量的映射关系； 误差调节矩阵的求解采用最小二乘法，以历史焊接数据为基础： ； 式中，为多组历史焊接数据中的误差矩阵样本；为对应的参数调整记录； 焊接参数的更新公式为： ； ； ； 式中，、、分别为当前焊接电流、焊接电压和焊接速度；、、分别为调整后的焊接电流、焊接电压和焊接速度；、、分别为焊接电流、焊接电压和焊接速度的调节增益系数； 步骤5：采用神经网络算法分析焊接参数波动，具体为：采用神经网络算法分析焊接过程中的焊接参数波动，识别焊接熔池动态特性，建立焊接参数动态补偿模型；所述焊接参数动态补偿模型采用轻量级的深度强化学习模型，具体结构是由多层感知机网络和长短时记忆网络组成的混合神经网络架构，输入层接收焊接状态反馈数据和焊接参数历史数据，隐藏层包含多个全连接层和长短时记忆网络单元，输出层生成焊接参数补偿值； 步骤6：引入焊接熔池流体动力学模型，分析熔池内部金属流动紊乱状态，预测潜在焊接缺陷风险，具体为：建立考虑表面张力、浮力、电磁力的熔池流体力学方程组；采用有限元法将熔池区域离散为网格单元；根据焊接工艺参数计算各单元处的温度场和速度场；引入雷诺数作为流动紊乱状态的判断指标，通过计算雷诺数分布识别高紊乱区域，预测潜在焊接缺陷风险； 步骤7：应用焊接质量多目标优化函数进行参数优化，具体为：构建包含焊缝成形质量、熔深一致性、气孔率和能量效率的多目标优化函数；采用粒子群算法进行参数寻优；基于焊接熔池动态特性和缺陷风险评估结果设定优化约束条件；在焊接电流、焊接电压、焊接速度三维参数空间中进行搜索，得到帕累托最优解集；从最优解集中选择综合性能最佳的参数组合作为推荐值； 步骤8：利用焊接质量评估神经网络模型实时评估焊缝形貌，具体为：利用预先训练好的焊接质量评估神经网络模型对焊缝形貌进行实时评估，生成焊接质量预测指标，所述焊接质量评估神经网络模型的具体结构为多层卷积神经网络与Transformer结构相结合的混合网络架构，包含焊缝图像特征提取模块、焊接声音信号特征提取模块以及多模态信息融合模块；所述焊接质量评估神经网络模型还包括注意力机制，注意力机制的参数根据所述焊接工件材料特性、所述焊缝形状和焊接工艺类型确定； 步骤9：集成多机器人协同焊接策略，基于任务分解算法分配焊接区域，实现多机器人同步焊接作业。

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