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龙图腾网获悉徐州润特诺新能源车辆研究院有限公司申请的专利用于控制器生产的数智化焊接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：CN119549919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411961904.0，技术领域涉及：B23K31/02；该发明授权用于控制器生产的数智化焊接方法是由高彬设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于控制器生产的数智化焊接方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于控制器生产的数智化焊接方法，涉及焊接控制相关领域，该方法包括：对电动三轮的控制器进行实时焊接传感，获得多个实时焊接数据按照多维生产环境信息进行数据融合，获得焊接融合结果同步至质量检测模块进行识别，获得焊接缺陷数据集对所述多个实时焊接数据进行动态反馈校正，制定焊接控制策略对电动三轮的控制器进行数字智能化焊接。解决了传统焊接参数调整不及时，导致焊接质量不稳定和缺陷预测不精准的技术问题，达到了实时数据采集、动态性能反馈校正和焊接预测趋势分析，提高焊接质量减少生产缺陷发生的技术效果。

本发明授权用于控制器生产的数智化焊接方法在权利要求书中公布了：1.用于控制器生产的数智化焊接方法，其特征在于，所述方法包括： 通过传感设备组对电动三轮的控制器进行实时焊接传感，获得多个实时焊接数据； 引入控制器的多维生产环境信息，将所述多个实时焊接数据按照所述多维生产环境信息进行数据融合，获得焊接融合结果； 将所述焊接融合结果同步至质量检测模块进行识别，获得焊接缺陷数据集； 基于所述焊接缺陷数据集对所述多个实时焊接数据进行动态反馈校正，制定焊接控制策略； 执行所述焊接控制策略对电动三轮的控制器进行数字智能化焊接； 将所述多个实时焊接数据按照所述多维生产环境信息进行数据融合，获得焊接融合结果，方法包括： 将所述多个实时焊接数据按照所述多维生产环境信息进行数据分组，获得多个焊接数据组； 基于所述多个焊接数据组进行特征分析，获得多个焊接特征； 基于所述多维生产环境信息按照所述多个焊接特征对所述多个实时焊接数据进行权重分配，获得多个权重系数； 将所述多个实时焊接数据按照所述多个权重系数与所述多维生产环境信息进行匹配融合，获得多个焊接-环境数据对； 将所述多个焊接-环境数据对添加至所述焊接融合结果； 将所述焊接融合结果同步至质量检测模块进行识别，获得焊接缺陷数据集，方法包括： 将所述多个焊接-环境数据对按照所述多个焊接特征进行向量分析，确定多个特征向量； 基于所述多个特征向量将所述焊接融合结果同步至所述质量检测模块，通过所述质量检测模块遍历所述多个焊接-环境数据对进行深度学习，获得多维检测结果； 按照时间序列对所述多维检测结果进行动态监控，获得多个质量数值特征； 根据所述多个质量数值特征将所述多维检测结果进行缺陷分类，生成多个缺陷标签； 将所述多个缺陷标签标注至所述多维检测结果，获得所述焊接缺陷数据集； 根据所述多个质量数值特征将所述多维检测结果进行缺陷分类，生成多个缺陷标签，方法包括： 基于所述多个质量数值特征进行反向回溯，获得多个数据采集通道，所述多个数据采集通道包含多个焊接点位信息； 根据所述多个焊接点位信息结合所述多个质量数值特征进行分析，确定多个缺陷类型； 按照所述多个缺陷类型结合所述多个焊接点位信息对所述多个数据采集通道进行缺陷影响计算，获得多个缺陷影响系数； 按照所述多个缺陷影响系数将所述多个质量数值特征进行降序排序，生成质量数值序列，根据所述质量数值序列进行等级划分，生成所述多个缺陷标签。

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