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龙图腾网获悉武汉钢铁有限公司申请的专利一种激光焊机的在线故障判定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：CN114492598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210010056.X，技术领域涉及：G07C3/00；该发明授权一种激光焊机的在线故障判定方法及系统是由黄亚军;钟实;何可;高炎;罗勇;胡子凡;李宏伟;程曦;李伟;丁继亚;劳文杰设计研发完成，并于2022-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光焊机的在线故障判定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种激光焊机的在线故障判定方法及系统，该方法包括：在激光焊机在线运行时，获得激光焊机的实时状态数据；调用激光焊机的若干超球体各自对应的故障判定函数将激光焊机的实时状态数据分别带入若干超球体各自对应的故障判定函数Dx进行计算，得到计算结果；判断计算结果是否都大于0；若是，表示激光焊机存在故障。

本发明授权一种激光焊机的在线故障判定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种激光焊机的在线故障判定方法，其特征在于，所述方法包括： 在所述激光焊机在线运行时，获得所述激光焊机的实时状态数据； 调用所述激光焊机的若干超球体各自对应的故障判定函数其中，x是所述实时状态数据，xi、xj是基于激光焊机训练集进行聚类得到的同一子集中的样本，n是子集中的样本数量，是对所述超球体进行最小封闭球体优化求解时对应的全局最优解，kx,xi、kxi,xj分别为核函数，kx,xi表示x,xi的内积，kxi,xj表示xi,xj的内积，r是所述超球体的半径；所述超球体的球心C和半径r按照下述步骤得到：获得激光焊机训练集；其中，所述激光焊机训练集中的样本指的是所述激光焊机处于正常状态时的状态数据样本；对所述激光焊机训练集中的样本进行聚类，获得若干不相交的子集；基于所述若干不相交的子集确定所述若干超球体的球心C和半径r，包括：针对每个所述子集，确定相关目标函数和相关约束条件：其中，A为惩罚系数，αi和αj为拉格朗日乘子；利用改善型序列最小优化算法SMO算法将所述相关目标函数转换为双变量目标函数，并在所述双变量目标函数中加入惩罚因子进行迭代寻优，确定出所述超球体对应的球心和半径；所述惩罚因子用于使所述相关目标函数避免陷入双变量的局部最优解；所述双变量目标函数中加入惩罚因子后得到的函数为：其中，是双变量，αt、αp、α2均为拉格朗日乘子，x1、x2、xt、xp、xi、xj均为同一子集中的样本，kx1,x2、kxt，x1、kxt,x2、kxt,xp均为核函数，为所述惩罚因子；一个子集对应一个超球体，且每个超球体具有各自的球心C和半径r； 将所述激光焊机的实时状态数据分别带入所述若干超球体各自对应的故障判定函数Dx进行计算，得到计算结果； 判断所述计算结果是否都大于0； 若是，表示所述激光焊机存在故障。

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