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龙图腾网获悉深圳市联明电源股份有限公司申请的专利基于大数据的手持焊电源能效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：CN121234030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511799477.5，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权基于大数据的手持焊电源能效优化方法及系统是由汪贤根;杨俊锋;吴力军;张振国;张振伟设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的手持焊电源能效优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业数据处理技术领域，公开了一种基于大数据的手持焊电源能效优化方法及系统。该方法包括：同步采集高频电信号与焊炬运动学数据；通过多尺度小波变换分解信号，并利用无监督谱聚类识别电磁干扰噪声特征；构建以运动学数据为条件的变分自编码器，在隐空间中重构无噪小波系数，再经逆变换获得纯净电流电压波形；基于此计算高精度能耗，并结合工艺参数训练梯度提升树模型，通过粒子群算法寻优输出最低能耗的工艺参数组合。该系统包括多模态采集、数据预处理、小波分解、噪声聚类、信号重构、能耗计算及能效优化模块。本发明实现了焊接信号高保真还原与能效闭环优化，提升节能指导的准确性与现场适应性。

本发明授权基于大数据的手持焊电源能效优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的手持焊电源能效优化方法，其特征在于，包括： 采集瞬时电流序列数据、瞬时电压序列数据以及运动学序列数据，并进行时间戳对齐与重采样处理，形成时间同步的多模态焊接过程数据集； 采用离散小波变换算法，分别对时间同步后的瞬时电流序列数据与瞬时电压序列数据进行多层级分解，为每一个时间序列生成一组在不同尺度因子下的高频小波细节系数和一组低频小波近似系数； 提取所有高频小波细节系数，计算其能量谱密度矩阵；对所述能量谱密度矩阵应用基于密度的空间噪声应用聚类算法，在特征空间中识别并标记出代表周期性电磁干扰特征的噪声聚类中心； 重构无噪瞬时电流序列数据与重构无噪瞬时电压序列数据，包括： 构建条件变分自编码器模型，所述条件变分自编码器模型包括编码器模块、隐空间采样模块以及解码器模块； 将所述高频小波细节系数与低频小波近似系数作为所述编码器模块的输入，将与之时间同步的运动学序列数据作为所述解码器模块的条件输入； 所述编码器模块负责将输入的小波系数压缩为隐空间中的高斯分布参数，即均值与方差； 所述隐空间采样模块根据所述高斯分布参数进行采样，生成隐变量； 所述解码器模块在所述运动学序列数据的约束下，根据所述隐变量重构出不包含与所述噪声聚类中心对应特征的清洁小波系数； 将所述条件变分自编码器模型输出的清洁小波系数，通过逆离散小波变换算法，分别合成为重构的无噪瞬时电流序列数据与重构的无噪瞬时电压序列数据； 并且逐点计算瞬时功率序列，并对瞬时功率序列在预设的焊接任务时间段内进行积分，得到该任务的总能耗；同时获取该任务对应的焊接工艺参数，包括送丝速度、气体流量和电弧电压设定值； 将计算出的总能耗以及对应的焊接工艺参数作为训练样本，构建以焊接工艺参数为输入特征，以总能耗为预测目标的梯度提升决策树回归模型； 通过对所述梯度提升决策树回归模型进行基于粒子群优化算法的全局寻优，确定一组能够在满足焊接质量约束条件下使预测总能耗最小化的最优焊接工艺参数组合，并将该组合作为优化指令输出。

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