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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利基于双源轴位表与AI智能体的生产制造工艺参数及检测优化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：CN121028709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511191595.8，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于双源轴位表与AI智能体的生产制造工艺参数及检测优化方法及系统是由康存锋;杜到宾;吕圣哲设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双源轴位表与AI智能体的生产制造工艺参数及检测优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双源轴位表与AI智能体的生产制造工艺参数及检测优化方法及系统，涉及智能制造技术领域。本发明通过生成并对齐虚拟与真实轴位表，提取轴位差异特征并与零件几何偏差检测数据融合，构建误差源—工艺参数—设备状态的因果推理模型。在多目标优化框架下输出工艺参数修正指令与检测扫描策略，并结合AI智能体的增量学习实现迭代更新，从而提升动态误差诊断精度、工艺与检测协同优化效率及系统收敛稳定性。

本发明授权基于双源轴位表与AI智能体的生产制造工艺参数及检测优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双源轴位表与AI智能体的生产制造工艺参数及检测优化方法，其特征在于，包括： 基于目标零件的数模与工艺计划生成待执行的加工轨迹，并在仿真环境下对所述加工轨迹运行，以得到包含时间戳与多轴位置的虚拟轴位表； 在机床上执行所述加工轨迹，实时采集包含时间戳与多轴位置的真实轴位表，并在加工完成后获得表征零件几何偏差分布的检测数据； 对所述虚拟轴位表与所述真实轴位表进行时序对齐，计算多轴位置差异序列以形成轴位差异特征，并将所述轴位差异特征与所述检测数据融合为用于诊断的联合时空特征； 在符合机床运动学和动力学边界与工艺安全约束的前提下，基于所述联合时空特征和预设的AI智能体构建误差源-工艺参数-设备状态的因果推理模型，输出针对多个候选误差源的贡献权重与机制解释，并以“几何公差满足度、加工成本、检测用时”为多目标，求解得到面向加工过程的工艺参数修正指令集和面向检测过程的自适应扫描策略； 将所述工艺参数修正指令集与所述自适应扫描策略分别下发至加工与检测环节执行，采集新一轮所述真实轴位表与几何偏差分布的检测数据，以通过AI智能体的增量学习机制对所述因果推理模型持续更新，直至满足预设精度或达到收敛判据为止； 对所述虚拟轴位表与所述真实轴位表进行时序对齐，计算多轴位置差异序列以形成轴位差异特征，并将所述轴位差异特征与所述检测数据融合为用于诊断的联合时空特征，包括： 对所述虚拟轴位表与所述真实轴位表进行时间基准统一，利用单调时间映射对齐不同采样时钟，在满足机床运动连续性约束的条件下求得最优时间配准函数，以使两者在全时域最小均方差，其时间配准公式为： ； 其中，为时刻的真实多轴位置向量；为虚拟多轴位置向量；为单调时间配准函数；为最优时间配准函数；为的导数；为时间平滑惩罚系数由机床伺服带宽标定得到；为时间伸缩允许偏差由机床同步精度规范确定；与分别为真实与虚拟序列的总时长； 在统一时标上计算多轴位置差异序列并形成轴位差异矩阵，用以表征动态误差的时变分布，轴位差异矩阵的定义公式为： ； 其中，为时刻的多轴位置差异向量，揭示伺服滞后、热漂移、反向间隙的动态误差； 将所述轴位差异矩阵与检测得到的几何偏差场在零件表面坐标系中进行空间对应与时间回溯，并在刀具轨迹的工具中心路径映射下完成从过程误差到形貌偏差的时空投影结果，映射与融合公式为： ； 其中，为工件表面上的空间点；为检测得到的几何偏差；为刀具中心在工件表面的路径；为从轴系扰动到刀具表面误差的几何灵敏度；为过程侧位置差异。

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