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龙图腾网获悉营口裕隆光电科技有限公司申请的专利基于激光熔覆修复钢厂大型工作辊表面的定位夹持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：CN121538635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610052057.9，技术领域涉及：C23C24/10；该发明授权基于激光熔覆修复钢厂大型工作辊表面的定位夹持系统及方法是由孙小涛;王守福;郑伟;曾宪鸿;吕宏斌;陈家宏;齐宝平设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光熔覆修复钢厂大型工作辊表面的定位夹持系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及激光熔覆修复技术领域，提供基于激光熔覆修复钢厂大型工作辊表面的定位夹持系统及方法，建立温度场、应力场、位移场三场耦合预测模型,采用偏最小二乘回归算法结合卡尔曼滤波器实现多步前瞻预测,根据预测的热变形量通过液压驱动、压电陶瓷驱动器和激光头调节机构构成的三层级联补偿机构实施自适应补偿控制。系统采用时域、频域和时频域联合分析方法提取振动特征,通过支持向量机分类识别振动类型,针对不同振动源采用主动‑被动混合式抑制策略。本发明实现了对大型工作辊在激光熔覆修复过程中的高精度定位和稳定夹持,显著提高了熔覆层的厚度均匀性和表面质量。

本发明授权基于激光熔覆修复钢厂大型工作辊表面的定位夹持系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于激光熔覆修复钢厂大型工作辊表面的定位夹持方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立多物理场耦合预测模型：在工作辊表面沿轴向布置多个测量截面，每个截面配置温度传感器、应变传感器和位移传感器，建立温度场-应力场-位移场三场耦合预测模型； S2、执行多步前瞻预测：采用偏最小二乘回归算法结合卡尔曼滤波器建立组合预测模型，根据温度、应力、位移历史数据预测未来时刻的热变形量； S3、实施自适应补偿控制：根据预测的热变形量计算补偿控制量，通过三层级联补偿机构执行补偿，包括液压驱动V型托架的粗补偿、压电陶瓷驱动器的精补偿和激光头Z向调节机构的补偿； S4、执行振动特征提取：在定位夹持系统关键位置采集振动信号，提取时域特征、频域特征和时频域特征； S5、执行振动源分类与抑制：采用支持向量机对振动特征进行分类识别，根据识别的振动类型采用主动-被动混合式抑制策略； S6、执行轴线偏差检测：采用激光扫描、机器视觉和应变场检测三种方法融合检测工作辊轴线偏差； S7、执行多场联合对中：根据检测的轴线偏差，启动热梯度场对中系统、电磁力场对中系统和机械力场对中系统，采用序列二次规划算法对三场控制参数进行协同优化； S8、执行激光熔覆过程控制：在熔覆过程中并行执行多物理场耦合预测与补偿、振动抑制和动态对中保持； 所述S1具体包括： S11、配置传感器阵列：在工作辊表面沿轴向均匀布置个测量截面，在每个测量截面配置多个红外温度传感器用于采集温度场数据，配置多个应变片传感器用于采集应力场数据，配置多个激光位移传感器用于采集位移场数据； S12、建立耦合预测模型：根据采集的温度场数据、应力场数据和位移场数据，建立三场耦合关系，其中温度场通过激光功率、扫描速度和基体温度确定，应力场由温度场、热膨胀系数和弹性模量确定，位移场由应力场、工作辊惯性矩和长度确定； 所述S2具体包括： S21、提取潜在变量：将各测量截面的温度、应力、位移历史数据组成输入矩阵，将对应的热变形量组成输出矩阵，通过偏最小二乘回归提取个潜在变量； S22、建立状态空间模型：构建卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程；其中为时刻的状态向量，包含各测量截面的温度值、应力值和位移值；为时刻的输入向量，包含激光功率、扫描速度和旋转角速度；为状态转移矩阵；为输入矩阵；为过程噪声；为时刻的观测向量；为观测矩阵；为观测噪声； S23、执行多步预测：根据当前时刻的状态向量和输入向量，通过状态方程递推计算未来步时刻的热变形量，其中为预测的时刻的热变形量，其单位是mm；为预测步数； 所述S4具体包括： S41、采集振动信号：在卡盘、轴承座和V型托架位置安装加速度传感器，采集振动加速度信号；其中为时刻的振动加速度值，其单位是ms2；为时间，其单位是s； S42、提取时域特征：计算均方根值，计算峰值因子；其中为均方根值，其单位是ms2；为采样点数；为第个采样点的振动加速度值，其单位是ms2；为求和运算符；为开方运算符；为峰值因子；为振动信号最大值，其单位是ms2； S43、提取频域特征：对振动信号进行快速傅里叶变换得到频谱，识别主频，计算频谱熵；其中为频域频谱；为频率Hz；为主频即频谱幅值最大对应的频率，其单位是Hz；为频谱熵；为频率处的归一化能量概率；为对数运算符； S44、提取时频域特征：对振动信号进行层小波包分解，计算第层能量；其中为小波包分解层数；为第层能量特征；为第层第个小波系数； S45、构建特征向量：将时域特征、频域特征和时频域特征组合形成特征向量用于振动源分类；其中，RMS为均方根值，反映振动信号的能量大小,数值越大说明振动越剧烈；CF为峰值因子，反映振动信号的波形特征,无量纲,区分不同类型的振动,周期性振动的峰值因子小,而冲击性振动的峰值因子大；为主频，频谱幅值最大对应的频率,反映振动的主要频率成分,不同振动源具有特定的频率特征； 所述S5具体包括： S51、分类振动源：将特征向量输入支持向量机分类器，识别振动类型为不平衡振动、轴承故障振动、激光冲击振动或共振振动； S52、抑制不平衡振动：针对不平衡振动，通过调整配重块位置实现被动抑制，通过伺服电机调速实现主动抑制，调速补偿算法为；其中为时刻补偿后的角速度，其单位是rads；为设定角速度，其单位是rads；为不平衡补偿系数；为振动幅值，其单位是ms2；为正弦函数；为旋转角速度，其单位是rads；为相位角，其单位是rad； S53、抑制轴承振动：针对轴承振动，通过增加粘弹性阻尼器实现被动抑制，通过磁流变阻尼器调节阻尼系数实现主动抑制，阻尼力；其中为时刻的阻尼力N；为随电流变化的阻尼系数，其单位是N·sm；为磁流变阻尼器的控制电流，其单位是A；为时刻的振动速度，其单位是ms； S54、抑制激光冲击振动：针对激光冲击振动，通过空气弹簧隔振平台实现被动抑制，通过压电陶瓷作动器产生反向力实现主动抑制，控制律为；其中为时刻作动器输出力，其单位是N；为自适应滤波器传递函数；为拉普拉斯算子；为时刻的扰动力，其单位是N。

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